【摘 要】
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提出一种将ROS系统的AR.Drone飞行器作为载体,基于飞行器实现物体识别追踪的具体优化方案。在计算机视觉方面,结合物体识别OpenCV模块中的Haar级联分类器与卡尔曼滤波,实现无
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573246)
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提出一种将ROS系统的AR.Drone飞行器作为载体,基于飞行器实现物体识别追踪的具体优化方案。在计算机视觉方面,结合物体识别OpenCV模块中的Haar级联分类器与卡尔曼滤波,实现无人机的目标识别以及对错误目标的过滤功能,使飞行器在搭载摄像头模块后,可结合现有视觉模型完成目标识别要求,算法融合后的系统性能具有良好的鲁棒性;在飞行器控制方面,结合飞行器自身的反馈控制模块与基于相对位置控制的PD位置控制器,优化飞行器自身姿态及目标追踪过程中的动态参数调节优化功能,使飞行器在目标追踪过程中具有良好的自适应性。
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