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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明属于无人机目标追踪与轨迹规划研究领域，为提出一种基于自适应交互式双模型的目标运动预测方法，本发明，利用视觉信息实现无人机追踪移动目标的方法，步骤如下：利用无人机上的机载深度相机，一方面将图像传输至深度学习目标检测模型YOLOv5s进行目标识别，并根据识别结果查找目标的深度距离信息，而后经过坐标转换得到目标在世界坐标系下的三维坐标；然后利用基于双模型交互的目标多步预测方法实现对目标位置的多步预测，预测出目标未来一段时间的位置；另一方面通过深度相机实时感知障碍物信息，根据深度相机的深度图像信息构建局部欧几里德符号距离场ESDF地图。本发明主要应用于无人机目标追踪与轨迹规划场合。
主权项：1.一种利用视觉信息实现无人机追踪移动目标的方法，其特征是，步骤如下：利用无人机上的机载深度相机，一方面将图像传输至深度学习目标检测模型YOLOv5s进行目标识别，并根据识别结果查找目标的深度距离信息，而后经过坐标转换得到目标在世界坐标系下的三维坐标；然后利用基于双模型交互的目标多步预测方法实现对目标位置的多步预测，预测出目标未来一段时间的位置；另一方面通过深度相机实时感知障碍物信息，根据深度相机的深度图像信息构建局部欧几里德符号距离场ESDF地图；无人机的轨迹规划分为前端路径搜索和后端优化两部分，其中，前端路径搜索指利用目标的当前位置和预测路径，在欧几里德符号距离场ESDF地图信息的基础上搜索出一条具有目标运动导向的路径，使追踪具有前瞻性；在前端搜索的路径点基础上，后端优化部分构建基于概率推理的无人机轨迹模型，并根据任务要求设计似然函数，最后使用信念传播算法优化概率模型，得到一条光滑且安全的轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 利用视觉信息实现无人机追踪移动目标的方法
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