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ZIPROS系统下gazebo环境中,无人机结合目标跟踪算法(SiamCar),完成对物体的跟踪(可以是小车或者其他的),然后给出轨迹

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资源文件列表:

系统下环境中无人机结合.zip 大约有8个文件
  1. 1.jpg 960.15KB
  2. 基于系统下的环境本文将介绍如何.doc 2.05KB
  3. 技术博客文章标题轮毂电机分布式驱动电动汽车的操稳性.txt 2.46KB
  4. 系统下环境中无人机结合目标跟踪算法.html 5.55KB
  5. 系统下环境中无人机结合目标跟踪算法.txt 2.09KB
  6. 系统下环境中无人机结合目标跟踪算法实.txt 1.89KB
  7. 系统下环境中无人机结合目标跟踪算法实现物体.txt 2.38KB
  8. 系统下环境中的目标跟踪算法与无人机跟踪小车技术研究.txt 2.19KB

资源介绍:

ROS系统下gazebo环境中,无人机结合目标跟踪算法(SiamCar),完成对物体的跟踪(可以是小车或者其他的),然后给出轨迹对比图等评估指标。 开发语言:python 仿真平台:PIXHAWK 运行环境:ros (建议Ubuntu18.04+ros melodic) 1、四旋翼无人机跟踪小车或其他 2、跟踪算法用siamcar 3、轨迹评估 确认无人机可以跟踪小车后,可做三个场景: 1.、小车直线运动无人机跟踪,在rviz上显示小车和无人机的运动轨迹(同时保存小车和无人机运动过程中的坐标位置) 2、小车转圈 3、两辆小车(一模一样的),一辆不动,另一辆作直线运动然后无人机跟踪并经过第一辆的旁边,显示轨迹,保存坐标。 提供:源码及技术文档
基于 ROS 系统下的 Gazebo 环境本文将介绍如何利用无人机结合目标跟踪算法 SiamCar 实现对物
如小车的跟踪并通过轨迹对比图等评估指标来评估跟踪效果本文主要介绍四旋翼无人机跟
踪小车的过程并提供相应的源码及技术文档
首先我们需要使用 Python 作为开发语言并在 ROS 环境下运行建议使用 Ubuntu 18.04 及以
上版本并安装 ROS Melodic接下来我们将按照以下步骤进行开发和实验
第一步准备环境 ROS 系统中搭建 Gazebo 仿真平台并安装 PIXHAWK 仿真插件这样我们就
能够在仿真环境中模拟无人机的飞行和物体的运动
第二步实现目标跟踪算法 SiamCarSiamCar 是一种基于相关滤波器的目标跟踪算法它能够实
时准确地跟踪移动物体我们利用 Python 语言编写代码实现 SiamCar 算法并将其集成到 ROS
系统中
第三步配置轨迹评估系统为了评估跟踪效果我们需要设计轨迹评估系统该系统能够对无人机
和物体的运动轨迹进行记录和对比并生成相应的评估指标我们可以利用 ROS 中的 rviz 工具进行
可视化展示并通过保存无人机和物体的坐标位置来生成评估图表
经过以上准备工作后我们可以进入实际的跟踪测试阶段根据您提供的场景我们将分别进行以下
三种场景的实验
场景一小车直线运动无人机跟踪 Gazebo 仿真环境中模拟小车直线运动并启动无人机进行
跟踪同时 rviz 中显示小车和无人机的运动轨迹并将两者的坐标位置保存下来以备后续评估
场景二小车转圈 Gazebo 仿真环境中让小车进行转圈运动并启动无人机进行跟踪通过
rviz 显示两者的运动轨迹并记录坐标位置
场景三两辆小车跟踪 Gazebo 仿真环境中设置两辆小车其中一辆静止不动另一辆进行直
线运动并经过第一辆旁边启动无人机进行跟踪并在 rviz 中显示轨迹同时保存两辆小车和无
人机的坐标位置
在完成以上三个场景的实验后我们可以通过对比实际轨迹和跟踪轨迹以评估跟踪算法的效果
过分析评估指标我们可以进一步优化算法和系统设计
最后本文提供了相应的源码及技术文档供读者参考和使用通过阅读本文读者可以了解 ROS
统下利用无人机实现物体跟踪的实际开发过程以及如何进行跟踪效果评估和优化
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