摘要

针对未知环境下无人机避障飞行稳定性较差以及对于避障方向的选择考虑不充分的问题,该文提出基于双级卡尔曼滤波(DSKF)的改进向量场直方图(VFH)算法。首先通过双级卡尔曼滤波,持续对水平与航向姿态分级进行融合修正,提升无人机姿态解算精度,保持飞行期间的稳定性;同时针对传统VFH算法提出基于感知数据的“双阈值”策略,并对边缘障碍物检测不准确及无人机尺寸考虑不充分的缺陷提出局部扇区改进办法进行优化。最后,基于ROS、Gazebo搭建无人机仿真平台并进行仿真实验。结果表明,本方法相较于传统VFH算法飞行时间缩短22.7%,额外路程消耗减少11.8%,提升了平均飞行速度,优化了飞行路径,提升了复杂环境下无人机飞行稳定性与安全性,实现了四旋翼无人机的自主避障。

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