研究人员为配备云台相机的固定翼无人机开发了一种新颖的控制框架,用于端到端的目标跟踪和交战。该系统集成了三个阶段的策略:初始目标捕获、使用UKF融合YOLO检测和惯性数据的基于NMPC的跟踪,以及最终的制导阶段。一项关键创新是在NMPC中使用控制障碍函数来防止无人机在跟踪过程中发生自遮挡。仿真证实了该框架在遵守车辆和相机约束的同时,能够实现稳定的跟踪和精确的拦截。 AI
影响 增强了航空器在复杂跟踪和交战场景下的自主能力。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍无人机新控制框架的研究论文。
- Biased Proportional Navigation Guidance (BPNG)
- Control Barrier Functions (CBFs)
- Fixed-Wing UAVs
- Nonlinear Model Predictive Control (NMPC)
- Pan-Tilt (PT) camera
- Unscented Kalman Filter (UKF)
- YOLO
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