无人机对地面动目标自动检测与跟踪技术研究

无人机对地面动目标的自动检测和跟踪，军事上对高智能无人侦察机和无人攻击机的开发具有重要的意义，民用上在营救搜索、环境监控、交通监视救等方面也有广泛的应用需求。本项目将着力解决无人机对地面动目标自动检测与跟踪的关键技术，首先研究运动摄像机情况下的动目标检测算法，提出基于SIFT特征匹配和动态背景建模的动目标提取算法，解决无人机平台对地面动目标的检测问题。然后采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法、设计稳定的无人直升机跟踪控制器解决无人直升机对地面动目标的跟踪问题。我们还将构建基于无人直升机的实验验证平台，验证提出的动目标检测与跟踪算法的有效性，项目的完成将不仅为传统的无人侦察机提供一个高度智能化的信息收集功能，还将大力促进我国无人机技术的发展。

无人机对地面动目标的自动检测和跟踪，军事上对高智能无人侦察机和无人攻击机的开发具有重要的意义，民用上在营救搜索、环境监控、交通监视救等方面也有广泛的应用需求。.我们构建了小型无人直升机实验平台，根据叶素理论和Rotor Disk 模型，详细推导了与主旋翼和稳定翼相关的空气动力模型,建立了一个包含19个状态的无人直升机非线性动力学模型。设计了非线性预测姿态控制器和自适应视觉伺服控制器，进行了微风和强风情况下的稳定飞行实验。在深入分析国内外运动摄像机情况下动目标检测的研究现状的基础上，提出了基于SIFT特征匹配和动态更新背景模型的运动目标检测算法。提出了一种基于backstepping技术的视觉伺服方法来处理在摄像机未标定和特征点坐标未知的情况下的微小型直升机目标跟踪。同时，研究了遮挡情况下的目标跟踪问题，提出了一种基于MBB的数据关联和遮挡检测的跟踪算法，很好地解决了目标跟踪中的遮挡问题。基于粒子滤波算法解决了无人机平台下的多目标检测与跟踪问题。另外，我们研究了无人机对地面目标三维重建问题，提出一种基于射影深度求解及简化ICP算法的序列图像三维重建算法。.通过本项目的研究，我们培养了1名中青年学术带头人，6名博士研究生，9名硕士研究生，发表了18篇论文，其中SCI检索4篇，EI检索11篇。项目的完成将为传统的无人侦察机提供一个高度智能化的信息收集功能，必将促进我国无人机技术的发展。