针对四轴飞行器平台上单目视觉避障算法实时性不够，准确率不高的问题， 提出了一种新的基于金字塔LK(Lu-cas-Kanade)光流与平移光流融合的单目视觉避障算法并给出了这一方法的数学推导过程。在配有320pixel×240pixel摄像头的ArduCopter四轴飞行器上开发和实现了该算法，并进行了多次飞行测试验证了算法的可行性与有效性。在飞行器自主飞行过程中，采用消失点进行导航，并结合神经网络PID对其进行飞行自适应控制。与单目即时定位与地图构建(SLAM)避障算法、Horn-Schunck光流避障算法以及图像分割避障算法比较了算法的实时性和准确性，结果显示：本算法具有实时性好和准确率高的优点， 可以满足实际工程中四轴飞行器的实时避障要求。
基于扩展卡尔曼滤波的单目SLAM避障算法：
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