- AI运动追踪：利用视觉算法（如OpenCV或TensorFlow）实时分析小无人机位置，调整大无人机姿态保持追踪。
- 红外/热成像：在低光或夜间环境中，红外摄像头可捕捉小无人机热信号，增强目标检测能力。
数据同步：
- GPS定位：两无人机同步GPS数据，通过NMEA协议或自定义通信协议（如MavLink）实现时间戳对齐。
- 视觉同步：大无人机摄像头与小无人机搭载的编码器数据结合，精确匹配拍摄帧与运动轨迹。
后期处理：
- 运动补偿：使用惯性测量单元（IMU）数据修正拍摄时大无人机姿态变化，生成平移稳定的视频。
- 三维重建：通过多视角几何（MVG）算法，结合多帧图像重建小无人机三维轨迹，生成动态分析报告。
技术挑战：
- 延迟问题：图像传输延迟需控制在10ms以内，避免目标位置偏差。
- 带宽限制：高清视频传输需优化编码（如H.265），减少数据量。
- 避障干扰：大无人机需避免与小无人机碰撞，可通过激光雷达或毫米波雷达实时监测。
应用场景：
- 影视拍摄：大无人机作为“飞行稳定器”，捕捉小无人机（如无人机模型）复杂动作。
- 科研监测：追踪野生动物或污染物扩散，结合AI分析行为模式。
- 物流配送：验证无人机编队飞行中的通信稳定性与协同性。
示例流程：
- 大无人机起飞,小无人机从地面起飞并进入预设航线。
- 大无人机通过视觉算法锁定小无人机,开启高帧率拍摄。
- 传输延迟低于10ms,实时同步GPS数据。
- 后期处理生成三维轨迹图,标注飞行速度与高度变化。
关键设备推荐：
- 大无人机：DJI Matrice 300 RTK（支持双链路图传，抗干扰能力强）。
- 小无人机：Autel Evo Lite+（6K视频，AI目标检测）。
- 地面站：Pixhawk 4（开源飞控，支持自定义PID控制）。
通过以上技术组合,可实现大无人机对小无人机的精准动态捕捉，适用于影视、科研及工业检测领域。
