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摘要
传统无人机避障算法通过视觉传感器基于八叉树地图（Octomap）构建全局地图，会产生较大存储量，难以满足工程需要。基于三维向量直方图（3DVFH）做出改进，只需构建局部地图，但该方法不考虑先前的数据或操作，易造成行为不稳定和局部最小值。针对以上问题，提出基于增强3DVFH的自主局部避障算法，将全局地图直接替换为使用激光雷达提供的三维点云地图，同时设计一种价格较低的计算内存策略来减轻局部方法的固有问题。经试验验证，有效地提升了环境感知的效率与存储量，有助于更好地进行无人机自主避障。
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传统无人机避障算法通过视觉传感器基于八叉树地图（Octomap）构建全局地图，会产生较大存储量，难以满足工程需要。基于三维向量直方图（3DVFH）做出改进，只需构建局部地图，但该方法不考虑先前的数据或操作，易造成行为不稳定和局部最小值。针对以上问题，提出基于增强3DVFH的自主局部避障算法，将全局地图直接替换为使用激光雷达提供的三维点云地图，同时设计一种价格较低的计算内存策略来减轻局部方法的固有问题。经试验验证，有效地提升了环境感知的效率与存储量，有助于更好地进行无人机自主避障。
