祝奔奔， 万 舟， 王 亮

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院， 云南 昆明 650500)

近年来，无人机项目在军民两用领域发挥着越来越重要的作用。具有自主飞行能力的无人机由于体积小、成本低、机动灵活等优点，被广泛应用于军事、民事和科学研究当中。然而现有的微小型无人机在城市有雾、低空的恶劣环境下，不能自主地感知周围环境信息。可视范围内可以人为遥控飞行，超出视野范围后障碍物就会对无人机安全产生威胁。因此，低空有雾的复杂环境中如何感知环境信息，保证微小型无人机对障碍物的辨识准确，已成为当今社会关注的重点与难点。

为了解决上述问题，无论国内还是国外都对各式各样的传感器和各种方式障碍物的辨识方法做了大量、深入的研究。单一传感器由于自身的缺陷，难以进行有效的障碍物辨识。因此采用多传感器的组合进行微小型无人机障碍物辨识引起人们的广泛关注。激光雷达和视觉传感器能够实现优势互补，然而激光易受雨、雾等环境影响；红外线和视觉传感器相结合也存在同样的问题，易受太阳光线等环境的影响[1-3]。因此采用激光、红外线和视觉传感器相结合无法满足无人机工作要求。与激光雷达、红外线相比，超声波传感器具有精度高、穿透雨雾能力强、几乎不受环境影响等特点，因此采用超声波与视觉传感器相结合的方式能够更好地弥补各自的不足。故本文采用超声波与视觉传感器组合的方式，在雾天对障碍物进行辨识。……