【无人机与无人车协同避障】

无人机与无人车协同避障的关键在于点云数据的采集、传输、解析及实时应用，以下是技术实现的分步解析：

1. 点云数据采集（无人机端）

• 传感器选择：
  • LiDAR：通过激光雷达获取高精度3D点云（精度达厘米级），适用于复杂环境（如城市、森林）。
  • 多目立体视觉：通过多摄像头计算深度信息（低成本，但依赖光照条件）。
  • RGB-D相机：结合深度与色彩信息（如Intel RealSense，适合短距离避障）。
• 数据预处理：
  • 降噪滤波：移除离群点（如统计滤波、半径滤波）。
  • 地面分割：通过RANSAC或深度学习分割地面与非地面点（减少无效数据量）。
  • 动态物体剔除：结合时序数据过滤移动物体（如卡尔曼滤波跟踪）。

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2. 点云数据传输

• 通信协议优化：
  • 低带宽方案：将点云转换为八叉树结构（OctoMap），压缩率可达90%以上。
  • 高实时性方案：使用ROS2的DDS协议或5G NR的URLLC（超可靠低时延通信，延迟<10ms）。