基于惯性/BDS/视觉融合的智能终端自主避障以及无人机高精度测绘/巡检的技术研究

现状：
基于视觉信息融合的避障方法研究：采用双目相机进行信息探测；利用高阶关联运算进行重构；基于 SURF 算法进行特征配准；通过改进的拉普拉斯能量和（NSML）进行成像融合；识别障碍物体，从而实现避障

需解决问题：
解决无人机在高精度测绘/巡检之避障技术，使之应用在商用无人机上，提高无人机的测绘精度以及自主避障能力。

达到的指标：
通过立体相机识别障碍物大致距离和轮廓。
通过惯性导航和卫星定位技术，能精确控制无人机位置。
具有厘米级测绘精度相关技术。
自研可控的模块包括：飞行控制平台，云台相机系统，无线传输系统，遥控系统，电机调速器。