机器人

作者：崔阳洁, 屠展, 杨彬淇, 任文婧, 向锦武, 董鑫

关键词：目标检测与跟踪, 遮挡, 多无人机, 障碍环境

无人机常因受低空复杂环境中的障碍物遮挡而导致所跟踪的目标丢失。分析其原因：一是在感知阶段，目标被遮挡导致无人机无法准确识别；二是在跟踪阶段，单一无人机的视野范围有限且观察角度无法快速调整。为实现高效稳定的目标跟踪，本文首先针对遮挡目标检测，提出了一种轻量化的基于Transformer网络的目标跟踪方法，该方法摒弃传统Transformer中冗余的解码器结构，构建纯编码器视觉模型，实现了对遮挡目标的实时跟踪；其次针对目标的跟踪控制，采用多无人机协同跟踪方法，通过动态规划多无人机的轨迹实现对目标的多角度观测。固定视角下遮挡目标检测仿真试验结果显示：提出的目标检测方法可稳定检测遮挡率超过90% 的目标；与实时性好的DiMP18、E.T.Tracker算法在数据集实验和仿真试验中比较发现，所提出的算法刷新率约为其他算法的2倍，准确率相差不大。通过低空室外密集丛林飞行试验验证了本文方法能够在机载端实时检测并稳定跟踪目标。另外，在多障碍物环境下的仿真及飞行试验中，采用所提出的多无人机协同跟踪算法控制3架无人机动态地覆盖目标周围的可视区域，获得了相比单无人机更优的跟踪稳定性。本文提出的多无人机协同目标检测、定位与跟踪控制一体化框架适用于低空、多障碍物环境，该框架解决了因目标遮挡而引发的检测失效和跟踪丢失问题，并在实时性和跟踪稳定性方面均表现出显著的优越性。

来源：2025年第3期

《机器人》期刊编辑部

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