TRADE：基于三维轨迹与地平面深度估计的无人机目标跟踪
机器人学
2022-10-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出 TRADE，用于从装备单摄像头的无人机（UAV）出发，在杂乱环境中对运动目标进行鲁棒跟踪与三维定位。最终 TRADE 实现了三维感知的目标跟随。基于检测跟踪的方法易受目标切换影响，尤其在相似物体之间。因此，TRADE 预测并融入目标三维轨迹，以从跟踪器的响应图中选对目标。与静态环境不同，从单摄像头对运动目标进行深度估计是一个病态问题。因此我们提出一种面向复杂地形上地面目标的新型三维定位方法。该方法通过结合地平面分割、基于运动的深度估计和单图像深度估计来推断场景几何。TRADE 的优势在本工作模拟的若干动态场景的跟踪鲁棒性与深度精度上得到展示。此外，我们通过在四旋翼机载计算机上运行 TRADE，使用热像仪演示了自主目标跟随。
引用
@article{arxiv.2210.03270,
title = {TRADE: Object Tracking with 3D Trajectory and Ground Depth Estimates for UAVs},
author = {Pedro F. Proença and Patrick Spieler and Robert A. Hewitt and Jeff Delaune},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03270},
year = {2022}
}