系统架构设计

  • 感知层：通过摄像头、雷达或激光雷达（LiDAR）实时获取目标无人机（跟随无人机）的位置、姿态和运动状态。
  • 决策层：基于感知数据,计算最优路径和跟踪策略。
  • 执行层：通过飞行控制器调整电机转速、舵机角度,实现轨迹跟踪。
  • 通信层：若需远程监控，需确保低延迟、高可靠性的数据传输（如5G/Wi-Fi 6）。

关键技术模块

(1) 目标跟踪算法

  • 视觉SLAM：使用深度学习（如YOLO、SSD）或传统特征匹配（SIFT、ORB）实现目标识别与定位。
  • 卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波（EKF）：预测目标轨迹,补偿传感器噪声。
  • 模型预测控制（MPC）：在实时性要求下,通过滚动优化生成控制指令。

(2) 路径规划

  • 动态避障：采用RRT（快速随机树）或A算法，结合实时避障数据（如障碍物雷达检测）。
  • 代价函数设计：平衡跟踪精度、能源消耗和安全性（如避开高楼、人群）。
  • 应急策略：若目标无人机突然减速或转向，需快速切换至备用路径（如预设绕行路线）。

(3) 能源管理

  • 剩余电量预测：根据当前速度、加速度和飞行模式估算续航时间。
  • 动态降速：在电量不足时降低巡航速度,延长续航。
  • 返航策略：采用梯度下降法（如高斯牛顿法）优化返航路径,避开障碍物。

典型场景与应对策略

  • 场景1：目标无人机突然转向
    • 解决方案：切换至PID控制+前馈补偿，快速调整舵面角度,避免失控。
  • 场景2：电池电量不足
    • 解决方案：启用紧急返航模式，优先选择平坦地形，关闭非必要载荷（如摄像头）。
  • 场景3：信号中断
    • 解决方案：启用惯性导航（IMU）和视觉里程计（VO）实现局部定位,通过预设航线返航。

实验验证与优化

  • 仿真测试：在Gazebo或MATLAB/Simulink中模拟复杂环境（如大风、强光干扰）。
  • 实地测试：在无人机机场或封闭场地验证算法鲁棒性。
  • 参数调优：通过遗传算法或贝叶斯优化调整PID增益、路径规划权重等参数。

安全与合规性

  • 避让空域：遵守民航局或FAA的空域限制,避开禁飞区。
  • 隐私保护：在民用场景中，需脱敏目标无人机数据（如模糊人脸识别）。
  • 故障检测：实时监测电机温度、电池电压,触发安全降落或返航。

典型应用案例

  • 物流配送：跟随主无人机（载货无人机）完成最后一公里配送。
  • 农业监测：跟随多旋翼无人机,实时监测农田状况。
  • 安防巡逻：跟随巡逻无人机,覆盖盲区并传输实时视频。

该任务需融合多学科知识，包括计算机视觉、控制理论、能源管理和通信技术，通过模块化设计、仿真验证和实时优化，可实现高可靠性的无人机跟踪与返航功能，未来可探索强化学习在动态环境中的适应性,进一步提升任务效率。