【摘 要】
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近年来随着科学技术的快速发展,无人机的软硬件水平不断提高,在军用领域和民用领域都得到了广泛应用。在无人机的诸多应用中,目标追踪作为一项重要的子任务,在如城市反恐、地面打击和灾后搜救等应用中发挥着重要作用,也因此愈发受到研究人员的关注。而在实际应用中,单架无人机视野范围有限,任务环境复杂,易出现目标遮挡、丢失等干扰,因此如何在环境干扰情况下保持对地面移动目标的跟踪是一个具有挑战性的问题。为此,本文采
【基金项目】
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吉林省科技发展计划重点项目（20150204074GX） “新型智能 Hex-rotor飞行机器人系统、载荷与应用研究”；
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近年来随着科学技术的快速发展,无人机的软硬件水平不断提高,在军用领域和民用领域都得到了广泛应用。在无人机的诸多应用中,目标追踪作为一项重要的子任务,在如城市反恐、地面打击和灾后搜救等应用中发挥着重要作用,也因此愈发受到研究人员的关注。而在实际应用中,单架无人机视野范围有限,任务环境复杂,易出现目标遮挡、丢失等干扰,因此如何在环境干扰情况下保持对地面移动目标的跟踪是一个具有挑战性的问题。为此,本文采用多无人机对目标进行跟踪,降低目标丢失的概率。同时针对复杂环境下易出现的目标遮挡和目标丢失问题,通过目标状态融合和目标检测等方法,来维持跟踪任务的正常进行。具体研究内容包含以下几个方面:（1）首先,根据任务要求设计了算法的整体架构,将算法分为多无人机目标选定及定位、单无人机目标跟踪算法和目标状态融合估计三个子任务。然后,为了便于课题研究和系统验证,基于大疆经纬M100无人机搭建了软硬件实验平台。（2）在任务初始状态下,根据单台无人机传回的图像手动搜寻目标并获取其坐标;然后他机根据共享目标信息,利用YOLOv3算法检测目标并获取其坐标,提高多机目标定位效率;对实际选定过程中由于手动选定操作及通信延时带来的误差,采取KCF算法对误差量进行估计和补偿,进一步提高定位坐标精度。（3）根据算法的实时性要求和无人机跟踪地面目标的工况考虑,选取ECOHC算法作为视觉目标跟踪算法对目标进行跟踪,并设计了跟踪置信度算法对目标跟踪状态进行实时判断,同时引入YOLOv3算法并加以改进,在所有无人机均失去目标的可靠坐标时进行目标检测以找回目标,继续进行跟踪。（4）在部分无人机丢失目标时,采用基于自适应权重分配的加权融合算法,融合他机的可靠坐标来得到已丢失目标的坐标。同时设计了缓存器补偿算法,针对融合过程中出现的通信延时、丢包问题进行补偿,提高融合算法的精度。
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近年来,随着智能化走入日常生活,人们越来越着眼于智能材料的发展。磁控形状记忆合金（Magnetic Shape Memory Alloy,MSMA）作为一种新型的智能材料,因其具有高频响、大行程、能量密度大等特点,被认为是制造微纳执行器的理想材料之一,有着传统机械执行器无法企及的优势。因此,对于MSMA材料进行深入的研究具有重要的意义。然而,由于MSMA执行器输入输出间存在着复杂的迟滞非线性特性,
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