Object Following for UAV(无人机物体跟随)

本文介绍了使用计算机图形学与PTAM算法实现无人机的目标定位及跟踪的过程。通过卡尔曼滤波算法预测目标移动趋势,但在实验中发现了定位偏差、初始化失败等问题。

连续折腾了两个周,不断做实验,采数据,不断修改文章,终于可以告一段落了,还是靠师兄,老师的无私帮助,才能最终完成。
利用计算机图形学与PTAM算法做了无人机的标志定位与跟随,并利用卡尔曼滤波算法估算标志的移动趋势。在实验的过程中还是发现了很多问题的:
(1)基于AR.Drone的PTAM 包tum_ardrone,在飞机起飞或者移动较快的时候,定位很容易产生偏差,大约在20cm左右,但基本趋势是正确的,看上去像是差了一个固定的偏移。
(2)PTAM初始化很容易失败,不知道是不是飞机被摔次数多的原因,后期录视频可折腾坏了。
(3)图像处理,还有PTAM算法那块,很容易卡顿,而且有的时间还不短,对无人机的控制有较大影响。
(4)使用rosbag记录数据,回放时,发现rosbag竟然也会卡。。。
目前上边那些问题还没有找到明确的原因。毫无疑问的是算法还有待优化。
下面是实验的视频:
[Object following]
(http://player.youku.com/player.php/sid/XMTU3ODcxNjYxNg==/v.swf)

### 自提示类比推理在无人机目标检测中的技术与实现 #### 技术概述 自提示(Self-Prompting)是一种利用模型内部生成的中间表示作为额外输入的技术,能够显著提升模型在复杂任务中的表现。对于无人机目标检测而言,这种技术可以通过引入类比推理机制进一步优化性能。具体来说,类比推理可以帮助模型识别相似场景下的对象特征,并将其迁移到新的未知环境中[^3]。 #### 类比推理的作用 类比推理的核心在于通过已知模式匹配新情况,从而提高泛化能力。在无人机目标检测领域,这意味着可以借助历史数据集中积累的经验来处理新型障碍物或环境条件的变化。例如,在面对遮挡严重的目标时,如果模型之前学习过类似的遮蔽案例,则可通过类比方式推测被部分隐藏物体的真实形态及其位置[^1]。 #### 实现方法 以下是几种常见的基于自我提示和类比推理相结合的方法用于改进无人机目标检测: 1. **思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting)** 思维链提示引导模型逐步分解问题解决过程,这特别适合于需要多层次分析的任务如多角度视图融合或者动态跟踪多个移动实体的情况。在此过程中,每一步都依赖前一阶段的结果来进行更深入的理解直至得出最终结论[^2]。 ```python def chain_of_thought(prompt, model): intermediate_steps = [] current_state = prompt while not is_final_answer(current_state): # 判断当前状态是否为最终答案 next_step = generate_next_step(model, current_state) # 使用模型生成下一步骤 intermediate_steps.append(next_step) current_state += f"\n{next_step}" # 更新上下文 return {"final_result":current_state,"intermediate_results":intermediate_steps} ``` 2. **对比学习增强型自提示** 对比学习框架下构建正负样本对有助于强化模型区分不同类别之间细微差别的能力。当应用于无人机图像捕捉时,这种方法可以让系统更加敏锐地区分同类但形状略有差异的对象实例[^4]。 3. **迁移学习支持下的跨域适应** 基于源域训练好的权重参数调整至目标域完成快速适配工作流设计思路同样适用于此处提到的应用场景——即先在一个较为丰富的基础数据库之上预训练网络架构然后再针对特殊需求做微调操作以满足实际作业要求。 #### 结论 综上所述,采用自提示以及类比推理手段确实能够在一定程度改善现有技术水平局限性的同时还开拓出了更多可能性方向供后续研究探讨与发展壮大之用。
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