题目：基于光流的无人机避障算法的研究与实现

无人机具有很多优点，比如飞行机动灵活、减轻了人力消耗等，因此应用领域比较广泛。其中微型无人机由于体积和重量都比较小，所以在飞行时隐蔽性能非常好，在军事方面有很高的应用价值，同时飞行灵活轻便，在民用领域也可以很好的发挥作用。

本文在基于昆虫灵感的光流避障基础上，研究了光流场的计算和光流场在无人机视觉避障中的应用。本文的主要研究内容和创新点包括：

（1）将源自昆虫灵感的生物原理和无人机避障技术结合起来研究。

国际上对于昆虫视觉的导航领域有很深的研究，包括避障、着陆以及觅食等原理。飞行昆虫就是通过光流来感知自然世界的光学信息并通过处理这些信息来避障导航。它们在飞行过程中和障碍物的相对运动在视网膜上形成光流，当视觉神经感受到某一个方向的光流突然增大的时候，表明这个方向上出现了障碍物。学习这些国际上的研究成果，了解飞行昆虫通过视觉进行避障的原理，设计并实现基于光流的无人机避障算法。

（2）研究如何有效地计算光流场

光流是观察者（眼睛或摄像头）在视觉场景中发生运动而引起的物体主体、物体表面或物体边界产生的表观运动的表达方式。美国人Gibson最早提出了光流这一概念，当时是用来描述动物在运动过程中眼睛视网膜上成像的变化。近几年光流的概念广泛地应用于机器人领域，与图像处理和机器人导航相结合，通过计算图像序列的瞬时图像速度或者离散的图像位移可以实现对运动的估计。光流的基本约束方程只有一个，却有两个未知量，因此为了计算出光流矢量，还需要其他的约束方程。计算光流场的方法各种各样，有通过相位信息计算光流的，有通过微分方法计算光流的，也有通过块区域的匹配来计算光流的。本论文通过编程计算图像的稠密光流和稀疏光流，比较并优化得到有效的光流场，用于光流避障。

（3）设计并实现基于光流的无人机避障原型系统

首先通过OpenCV开源视觉库计算得到有效的光流场并优化；然后根据光流平衡策略，比较成像平面左右两侧光流矢量的大小并避开光流失量比较大的一侧来避障 ；对于正面朝向障碍物飞行的情况采用计算极点和碰撞时间的方式来处理；对于无人机偏移产生干扰光流的情况，通过成像平面顶部和底部的光流失量计算偏移补偿量。