技術(shù)特征：

1.一種基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，其特征在于，所述步驟1使用yolov8中最輕量化的yolov8n作為算法模型，yolov8算法包含以下具體步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，其特征在于，使用apriltag來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)無(wú)人車并對(duì)其進(jìn)行定位的算法步驟如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，其特征在于，步驟2所述transformer的結(jié)構(gòu)包括編碼器和解碼器，其中編碼器包含多個(gè)多頭注意力模塊與全連接層網(wǎng)絡(luò)，解碼器包含多頭注意力模塊與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在各模塊間用殘差連接以及進(jìn)行歸一化處理，

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，其特征在于，所述步驟3使用貪婪方法，解耦為多目標(biāo)路徑搜索問(wèn)題，每個(gè)預(yù)測(cè)位置zn定義一個(gè)無(wú)遮擋區(qū)域φn，φn被設(shè)置為第n個(gè)路徑搜索問(wèn)題的目的地。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，其特征在于，步驟3所述informed?rrt*算法流程如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，其特征在于，所述步驟4根據(jù)步驟3中采樣得到的一系列離散位置點(diǎn)，對(duì)每一個(gè)離散點(diǎn)沿著速度方向生成一小段多邊形，再沿著四周進(jìn)行拓展得到一個(gè)無(wú)碰撞的凸多邊形飛行走廊，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)追蹤無(wú)人車的方法，首先，通過(guò)使用YOLOV8目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)或是Apriltag技術(shù)，無(wú)人機(jī)能夠?qū)崟r(shí)精確地確定無(wú)人車的位置。接著，基于深度學(xué)習(xí)的transformer架構(gòu)，能夠根據(jù)過(guò)去的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)無(wú)人車未來(lái)的運(yùn)動(dòng)軌跡。預(yù)測(cè)信息將輸入到前端路徑搜索模塊，其中應(yīng)用了informed?RRT*算法，以在復(fù)雜的環(huán)境下快速生成有效的追蹤路徑。接著在前端路徑點(diǎn)上拓展得到一系列的飛行走廊。最后，無(wú)人機(jī)將使用分段貝塞爾曲線對(duì)路徑進(jìn)行軌跡優(yōu)化，在一系列飛行走廊內(nèi)生成一條安全且動(dòng)力學(xué)可行的路徑。本發(fā)明使用的方法滿足了無(wú)人機(jī)對(duì)無(wú)人車進(jìn)行高效、準(zhǔn)確且安全追蹤的需求。

技術(shù)研發(fā)人員：何坤鵬,孟濬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：余姚市機(jī)器人研究中心
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10