聚类驱动扑翼控制算法

视觉导航更泛化

该算法利用聚类分析从陀螺仪和视觉数据中提取方向特征行为函数和图像区域响应行为函数，从而提升扑翼机在视觉导航下的行为控制泛化能力。

Wei, Ding · 张峰 · Cui L. · Miao, Lei · Song, Min

International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 2026

技术优势

泛化能力更强

通过聚类分析提取方向特征行为函数和图像区域响应行为函数，增强感知特征下的行为控制泛化能力。

支持目标跟踪

在保证基于视觉的导航同时，通过聚类分析提取视觉目标和环境的特征，为基于动态视觉的行为控制和目标跟踪提供技术支撑。

实验验证有效

搭建了扑翼飞行器和机载相机的实验验证系统，并进行了三次验证实验，证明了学习行为控制算法的有效性。

应用场景

• 微型飞行器：用该算法提升微型扑翼飞行器的自主导航与控制能力。
• 机器视觉导航：用聚类分析处理视觉图像，实现基于机器视觉的导航控制。
• 行为控制：用数据驱动算法替代传统控制算法，实现更灵活的行为控制。