1.环境感知与数据采集
传感器融合：同时使用多种传感器获取环境信息
主动传感器：
激光雷达：高精度3D点云，测距精准，适用于复杂环境
毫米波雷达：抗天气干扰强，测速准，探测距离远
超声波：近距离探测，成本低，用于起飞/降落阶段
被动传感器：
视觉摄像头：RGB/深度相机，提供丰富纹理信息，用于目标识别
红外传感器：夜间或低光照环境探测
数据预处理：噪声过滤、传感器标定、时间同步，确保数据可靠性
2.环境建模与态势理解
实时地图构建：
SLAM技术：同步定位与地图构建
障碍物识别：使用深度学习模型识别动态目标（车辆、行人、其他无人机）
空间分割：划分可通行区域/危险区域/禁飞区
3.路径重规划与决策
全局路径优化：
结合任务起点/终点信息
考虑空域限制和飞行规则
生成初始最优参考路径
局部实时避障：
主流算法：
A*/DLite：网格地图中的高效搜索
RRT/RRT*：快速随机搜索树，适合高维空间
人工势场法：将障碍物建模为斥力场
优化算法：凸优化/二次规划求解平滑路径
动态障碍预测：卡尔曼滤波/粒子滤波预测运动轨迹
多方案评估：基于安全性/平滑性/能耗等指标选择最优路径
4.轨迹生成与运动控制
平滑轨迹生成：将离散路径点转化为可执行轨迹（B样条/多项式轨迹）
运动学约束：考虑无人机最大速度/加速度/转向角限制
控制指令输出：将轨迹转化为飞控指令（姿态角/油门控制）
5.持续监控与迭代
实时闭环验证：每秒10-30次循环执行感知-规划流程
应急机制：当突发障碍出现时（如鸟群），触发紧急悬停或急速爬升
学习优化：高级系统通过强化学习持续改进避障策略
关键技术特点
实时性：从感知到响应通常在50-200毫秒内完成
冗余设计：多传感器互为备份，单一故障不导致系统失效
不确定性处理：采用概率模型处理传感器噪声和目标运动的不确定性
3D避障：支持垂直方向避让（如立交桥、树冠）
不同场景下的应用差异
当避障模块失效时，无人机将根据预设安全协议执行悬停、返航或紧急降落（取决于高度和GPS信号状态）。现代先进系统已能实现时速60km下的动态避障，并在夜间、雨雾等复杂条件下保持可靠性。
