本研究针对无人驾驶飞行器在低空环境中的几何和语义信息理解问题，提出了一种联合深度学习架构，能够快速且准确地进行深度和语义分割。实验结果显示，该方法在MidAir和Aeroscapes数据集上表现优异，预测速度达到20.2帧每秒。

本研究提出了一种轻量级深度强化学习方法，旨在解决固定翼无人机在未知低空环境中的障碍物避让问题，能够实时检测障碍物，效果优于现有技术。