(1)提出了无人机传感器前视条件下空中环境的障碍物探测。受人类视觉注意机制启发，利用无人机机载的单目相机捕获图像，从图像背景和显著目标的幅度谱角度，提出了利用离散余弦变换和离散余弦反变换理论的显著性检测算法，实现了显著目标与背景图像的分割，通过抑制冗余背景的幅度谱，检测出显著性目标。

       (2)提出了森林环境中障碍物的深度感知算法。利用传统的编码-反编码网络提出多层自动编码网络算法，以及利用卷积与反卷积网络实现对深度距离的估计。

       (3)利用强化学习结构构建了无人机视觉感知与无人机规避动作的映射关系。针对值函数估计方法，结合无人机感知状态和动作的表征关系，通过神经网络实现对于值函数估计，通过不断奖励学习实现无人机的规避应用。