DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.05.007
基金项目：浙江省科学技术厅“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目（2022C02054）；浙江省大学生科技活动计划暨新苗人才计划资助项目（2023R412053）
作 者：叶敏辉 ，戴扬晋 ，吕方怡（浙江农林大学光机电工程学院，浙江 杭州 311300）
摘 要：【目的】在面向运动目标的视觉检测辅助无人机钩梢定位的过程中，受控制系统软硬件系统延迟现象的影响，无人机实时定位误差偏大，技术实用性不足，本研究旨在解决以上问题。【方法】提出基于双卡尔曼滤波（Kalman Filtering）算法的竹梢目标运动轨迹预测追踪算法，将基于卡尔曼滤波算法的预测器与基于YOLOv7-Tiny模型的目标检测器融合，实现对运动目标的位置检测与预测。【结果】双卡尔曼滤波算法的引入，使得平均定位误差相比引入前减少约70.7%；同时，提高了基于YOLOv7-Tiny的竹梢目标检测在遮挡情况和极限角度情况下的目标检出率。【结论】本研究所提出的方法在降低系统时延定位误差的同时明显降低了目标失检率，后续将进一步探索优化无人机钩梢系统作业过程中的定位性能，以实现无人机钩梢过程中的自动化定位。
关键词：无人机；双卡尔曼滤波；钩梢；定位
引文信息：[1]叶敏辉，戴扬晋，吕方怡.基于双卡尔曼滤波的无人机钩梢作业目标预测[J].南方农机，2025，56(5)：30-33.
查看全文请下载PDF文件↓
