【摘 要】
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针对基于单目视觉的无人机(UAV)避障问题,本研究提出基于单目深度估计和目标检测的四旋翼自主避障方法.其中,单目深度估计模型提供障碍物像素级别的深度信息,目标检测模型提供障碍物的位置信息.单张红绿蓝(RGB)图像的深度图和目标检测结果由卷积神经网络(CNN)获得;图像的区域划分以目标检测结果为依据,区域深度以深度估计结果为计算依据;规划算法依据区域深度和区域划分结果计算无人机的线速度和角速度,实现无人机的自主避障.为验证算法的自主避障性能,采用Par-rot Bebop2无人机对本研究提出的算法与直飞算法
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510640;广东工业大学计算机学院,广东广州510006
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针对基于单目视觉的无人机(UAV)避障问题,本研究提出基于单目深度估计和目标检测的四旋翼自主避障方法.其中,单目深度估计模型提供障碍物像素级别的深度信息,目标检测模型提供障碍物的位置信息.单张红绿蓝(RGB)图像的深度图和目标检测结果由卷积神经网络(CNN)获得;图像的区域划分以目标检测结果为依据,区域深度以深度估计结果为计算依据;规划算法依据区域深度和区域划分结果计算无人机的线速度和角速度,实现无人机的自主避障.为验证算法的自主避障性能,采用Par-rot Bebop2无人机对本研究提出的算法与直飞算法进行实飞对比实验.结果表明:本研究提出的算法可用于四旋翼无人机的低速自主避障.
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甜菜红素是一种水溶性的食品色素,具有多种良好的生物活性,但其稳定性较低,在光照、高pH、高温、酶和氧气存在的情况下容易发生降解,同时甜菜红素的生物利用度较低,不易被人体吸收.本研究制备了壳聚糖修饰的甜菜红素纳米脂质体,以提高甜菜红素的稳定性和生物利用度.采用逆相蒸发法制备甜菜红素纳米脂质体(NLP).通过测定粒径、电位和多分散指数确定修饰脂质体的最佳壳聚糖浓度,得到壳聚糖修饰的纳米脂质体(CH-NLP),并评价了甜菜红素和两种脂质体对HepG2细胞的抗增殖活性.结果表明NLP的最佳制备条件为:卵磷脂质量浓
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