HUNT：基于瞬时相对帧的非结构化环境高速无人机导航与跟踪
机器人学
2025-09-30 v3 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
搜索与救援任务要求无人机既能高速穿越未知的非结构化环境，又能在探测到目标后进行跟踪。在感知能力下降且无全局定位的情况下同时实现这两种能力仍然是一个开放的挑战。近期关于相对导航的研究表明，通过将规划与控制锚定到可见的检测目标上可以实现鲁棒跟踪，但无法解决视野中无目标时的导航问题。我们提出了 HUNT（高速无人机导航与跟踪），这是一个实时框架，将穿越、捕获和跟踪统一在一个单一的相对公式中。HUNT 直接从机载瞬时观测量（如姿态、高度和速度）定义导航目标，从而在搜索过程中实现反应式高速飞行。一旦检测到目标，相同的感知-控制管道无缝过渡到跟踪。在茂密森林、集装箱场地以及涉及车辆和人体模型的搜索与救援行动中进行的户外实验，展示了在全局方法失效情况下的鲁棒自主性。
引用
@article{arxiv.2509.19452,
title = {HUNT: High-Speed UAV Navigation and Tracking in Unstructured Environments via Instantaneous Relative Frames},
author = {Alessandro Saviolo and Jeffrey Mao and Giuseppe Loianno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.19452},
year = {2025}
}