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基于人工智能的无人机自主飞行技术研究

无人机自主飞行技术是近年来人工智能领域广受关注的一个热

门领域。随着计算机算力和数据存储能力的不断提升，机器学习

算法的发展也愈发迅速，因此使得无人机自主飞行技术得以突破

传统技术的局限，实现更加无限的未来蓝图。

无人机自主飞行技术的研究主要包括机器视觉、运动控制、决

策规划、空中目标跟踪等方面。其中，机器视觉是无人机自主飞

行技术的核心。所谓机器视觉，是指让计算机像人类一样通过图

像等视觉信息对外界环境进行感知、理解和处理的一种技术。在

实现无人机自主飞行中，机器视觉可以帮助无人机自主感知周围

环境，躲避障碍、精致地飞行、优化航线，以及准确定位和识别

空中目标等。

无人机机器视觉要做到的事情要比人眼难多了，它需要在快速

动态的环境下迅速定位、跟踪、识别空中目标，并根据不断再进

化的环境进行决策。为此，关键是要构建一个迅速准确的视觉系

统。在现实世界中，飞行场景具有高度的不确定性、复杂的变化

性以及严格的实时性要求，因此无人机视觉系统需要具有快速响

应、高精度识别以及强健性等特性，以便获得更加准确和清晰的

信息，进而更好地提高飞行安全和效率。

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运动控制是另一个无人机自主飞行技术的重要方面。它涉及到

控制对象的位置、速度和姿态，在航空机器人中，一般采用传统

的经典控制方法，例如惯性导航仪、融合滤波、PID控制等。这

些传统算法处理精度高、响应速度快，可是鲁棒性不足，容易受

到不良的气象条件和环境干扰，从而对配备这些控制方法的体型

大小无人机的精度和鲁棒性提出了挑战。

为了提升控制精度与鲁棒性，基于人工智能的无人机自主飞行

技术近年来得到了长足的发展。深度增强学习是其中一种适用广

泛的技术，它是机器学习的一种分支，能够不断从环境中学习，

获取知识和技能，提高应对不同环境变化的智能水平。神经网络

算法是深度增强学习的核心，它不但能精准地在线控制体型大小

无人机，还能根据无人机的飞行情况迭代更新自身的模型，使无

人机控制技术更加高效和鲁棒。

决策规划是无人机自主飞行技术的另一个重要组成部分。它是

对观测到的目标、环境信息和飞行策略进行全面分析和归纳的重

要过程。在制定飞行计划并实时优化的过程中，决策规划算法能

够自动从历史数据中发现潜在规律，从而更好地预测目标位置和

动态规划最佳飞行路线。同样，随着深度学习技术的不断发展，

人工智能在飞行控制的领域中也能够自适应地调整策略，从而进

一步增强随机飞行决策的泛化性和实际性能。

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空中目标跟踪是无人机自主飞行技术的一个重要和必要的功能。

它可以帮助无人机更精确地锁定和追踪目标物体，实现识别、分

类和检测等功能，并基于目标的运动状态和环境变化规律，自主

决策和规划飞行动作和路径。从目标检测和跟踪的技术角度讲，

空中目标跟踪可以分为基于机器视觉的方法和基于深度学习的方

法两种。另外，对于过去的时间序列目标跟踪，机器学习算法也

被广泛应用于目标状态的预测和行为分析。

以智能化为动力，无人机自主飞行技术的快速发展，旨在实现

机器智能与人工智能的结合，为更高效、更安全和更可持续的航

空行业奠定基础。在未来，这项技术的应用前景愈发广泛，可以

应用于各种领域，例如林业检测、农业巡查、灾害救援、石油勘

探、环保监测等等。随着这种技术的逐渐成熟，无人机自主飞行