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Fast-Tracker: A Robust Aerial System for Tracking Agile Target in Cluttered Environments

弹道 水准点(测量) 计算机科学 跟踪(教育) 计算机视觉 人工智能 敏捷软件开发 跟踪系统 运动规划 机器人 卡尔曼滤波器 软件工程 物理 天文 教育学 心理学 地理 大地测量学
作者
Zhichao Han,Ruibin Zhang,Neng Pan,Chao Xu,Fei Gao
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:11
标识
DOI:10.48550/arxiv.2011.03968
摘要

This paper proposes a systematic solution that uses an unmanned aerial vehicle (UAV) to aggressively and safely track an agile target. The solution properly handles the challenging situations where the intent of the target and the dense environments are unknown to the UAV. Our work is divided into two parts: target motion prediction and tracking trajectory planning. The target motion prediction method utilizes target observations to reliably predict the future motion of the target considering dynamic constraints. The tracking trajectory planner follows the traditional hierarchical workflow.A target informed kinodynamic searching method is adopted as the front-end, which heuristically searches for a safe tracking trajectory. The back-end optimizer then refines it into a spatial-temporal optimal and collision-free trajectory. The proposed solution is integrated into an onboard quadrotor system. We fully test the system in challenging real-world tracking missions.Moreover, benchmark comparisons validate that the proposed method surpasses the cutting-edge methods on time efficiency and tracking effectiveness.
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