基于视觉信息的无人机实时目标追踪轨迹规划方法

摘要

无人机技术已经广泛应用于各种领域，目标追踪作为无人机自主飞行任务中的关键技术之一，逐渐成为了研究热点．针对在未知复杂环境中的目标追踪问题，本文提出了一种无人机基于视觉信息的移动目标追踪规划方法．首先，针对传统追踪方法在预测目标位置时精度较低的问题，提出了一种自适应交互式多模型目标运动预测方法，通过融合不同运动模型对移动目标的状态估计，得到目标运动预测结果，提高了运动预测的精度．其次，设计了一种具有目标运动导向的无人机实时轨迹规划方法，基于目标运动预测的结果，通过前端路径搜索生成了具有前瞻性的目标追踪离散路径．在离散路径的基础上，建立基于概率推理的无人机轨迹模型，并加入无人机状态和障碍物等约束，通过轨迹优化生成一条避开障碍物的无人机平滑轨迹．最后，使用基于深度学习的目标检测算法完成位置未知目标的识别与定位，并结合目标运动预测与无人机轨迹规划方法，在机载计算板上实现了无人机实时的自主目标追踪．仿真和实物实验结果表明，本算法能够在未知复杂障碍物环境中完成无人机基于视觉信息的移动目标追踪规划，与现有目标追踪算法相比，取得了更精确的目标运动预测结果、更平滑的飞行轨迹及更稳定的目标追踪效果．

关键词

无人机 / 目标跟踪 / 运动预测 / 概率推理 / 轨迹规划

基金资助

国家重点研发计划资助项目(2018YFB1403900); 国家自然科学基金资助项目(62573313,91748121)