【摘 要】
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针对微型无人机（MAV）计算能力有限的问题，提出基于单目视觉的MAV目标跟踪方法。该方法采用核相关滤波算法（KCF）对目标进行检测，通过循环矩阵生成训练样本训练分类器，并采用傅里叶变换和高斯核函数实现对目标所在区域的快速检测；利用目标中心点在像素坐标系下的位置，通过坐标系变换估计出目标在世界坐标系下的位置，完成目标位置解算；将解算出的目标位置作为位置控制器的期望输入，以控制无人机实现对运动目标的轨
【基金项目】
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中国博士后科学基金面上项目（2019M661127）； 辽宁省自然科学基金指导计划项目（2019-ZD-0250）；
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针对微型无人机（MAV）计算能力有限的问题，提出基于单目视觉的MAV目标跟踪方法。该方法采用核相关滤波算法（KCF）对目标进行检测，通过循环矩阵生成训练样本训练分类器，并采用傅里叶变换和高斯核函数实现对目标所在区域的快速检测；利用目标中心点在像素坐标系下的位置，通过坐标系变换估计出目标在世界坐标系下的位置，完成目标位置解算；将解算出的目标位置作为位置控制器的期望输入，以控制无人机实现对运动目标的轨迹跟踪。最后，利用Gazebo软件搭建仿真试验环境完成目标跟踪算法的仿真与验证。
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