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用于室内外环境中避障的定制非线性模型预测控制
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种智能四旋翼无人机的自主规划系统，结合动态障碍物跟踪和轨迹预测，实现高效飞行。系统使用轻量级目标检测算法和卡尔曼滤波来识别和跟踪动态障碍物，并通过B样条轨迹搜索算法优化路径。实验显示，该方法在实时检测和避障方面优于现有方法。此外，研究还探讨了与大型语言模型的集成，以提升人机交互体验。
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关键要点
- 提出了一种智能四旋翼无人机的自主规划系统。
- 系统结合动态障碍物跟踪和轨迹预测，实现高效可靠的自主飞行。
- 采用轻量级目标检测算法识别动态障碍物。
- 利用卡尔曼滤波跟踪和估计动态障碍物的运动状态。
- 规划阶段考虑静态和动态障碍物的潜在移动。
- 使用基于B样条的轨迹搜索算法生成和优化轨迹。
- 实验结果表明该方法在实时检测和避障方面优于现有方法。
- 研究探索了自主规划系统与大型语言模型的集成，以提升人机交互体验。
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