freeze-HOLD

基于置信度门控的航向对齐增强了无人机-无人车协同能力

研究人员为无人机-无人车协同系统开发了一种基于视觉的航向预测置信度门控框架。该系统使用边界框面积和航向变化作为可靠性代理，以确定何时将预测的航向作为控制指令发出。在低置信度期间，该框架将基准的 freeze-HOLD 策略与有界混合后备方案进行比较，后者保守地更新指令。在真实数据集上的评估表明，这种置信度门控在执行率、准确性和平滑度之间提供了权衡，与基准的 freeze-HOLD 策略相比，在扰动条件下显著改善了指令行为。