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3702025,61(7)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用

生物启发式D-LGMD迫近线索的无人机端到端智能导航

1,21,21,21,22,341,2+

赵剑楠,庞德霖,赵启东,李志腾,陈绍南,岳士岗,双丰

1.广西大学电气工程学院,南宁530004

2.广西电力装备智能控制与运维重点实验室,南宁530004

3.广西电网有限责任公司电力科学研究院,南宁530023

4.英国莱斯特大学计算与数学科学学院,莱斯特LE17RH

+通信作者E-mail:fshuang@gxu.edu.cn

摘要:针对复杂场景下传统无人机自主飞行存在模块化资源难以整合、环境适应性有限而导致系统调试工作量

大、响应迟缓的问题,该研究提出一种端到端的无人机自主飞行方法。该方法将生物启发式D(distributedpresynaptic

connection)-LGMD(lobulagiantmovementdetector)迫近线索作为主要感知输入,以A*算法路径作为学习标签,经

过最小急动轨迹优化和几何轨迹控制处理,实现复杂环境下的无人机智能导航。实验结果表明,融入带有运动信息

的迫近线索可显著降低路径损失,并证明了该方法相比传统方法和领先的端到端方法具有明显的优势。

关键词:无人机;自主飞行;端到端;D-LGMD;智能导航;生物启发式

文献标志码:A中图分类号:TP391;TP389.1;TP242.6doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2312-0309

End-to-EndUAVNavigationMethodBasedonBio-InspiredD-LGMDLoomingCue

1,21,21,21,22,341,2+

ZHAOJiannan,PANGDelin,ZHAOQidong,LIZhiteng,CHENShaonan,YUEShigang,SHUANGFeng

1.SchoolofElectricalEngineering,GuangxiUniversity,Nanning530004,China

2.GuangxiKeyLaboratoryofIntelligentControlandMaintenanceofPowerEquipment,Nanning530004,China

3.ElectricPowerResearchInstituteofGuangxiPowerGridCorporationCo.,Ltd.,Nanning530023,China

4.SchoolofComputingandMathematicalSciences,LeicesterUniversity,LeicesterLE17RH,UK

Abstract:ToaddressaseriesofchallengesinUAV(unmannedaerialvehicle)navigationproblem,includingthelimited

adaptabilitytovaryingconditions,thedelayofresponses,thehugeworkloadofsystemdebugging,andthedifficultiyof

integratingmultiple-modules,thisstudyproposesanend-to-endmethodforautonomousdroneflight.Thismethod

employsbio-inspireddistributedpresynapticconnection-lobulagiantmovementdetector(D-LGMD)loomin

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