目标跟踪控制算法

未知环境动态目标预测

融合高斯过程与门控循环单元的运动轨迹预测算法，用于未知环境中的自主空中飞行器目标跟踪。

Fan, Yang · Lu, Qiang · 黄娜 · 张波涛 · Choi, Youngjin

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025

技术优势

动态目标轨迹可预测

利用高斯过程回归与门控循环单元神经网络融合，能实时预测未知环境中动态目标的运动轨迹。

多目标访问路径最优且平滑

禁忌搜索与B样条插值相结合，不仅使访问路径最短，还保证路径平滑，避免急转弯。

仿真与实验验证有效

AGUP-MPC和TBL-MPC算法均在仿真和物理实验中验证，展现出优异的跟踪能力和有效的多目标检测路径规划。

应用场景

• 动态目标跟踪：替代传统轨迹预测方法，在未知环境中实时估计动态目标未来位置。
• 自主飞行器：为自主飞行器提供可靠的目标跟踪与路径规划控制算法。
• 路径规划：以禁忌搜索结合B样条生成最优且平滑的飞行路径，减少急转弯。
• 多目标检测：多目标检测任务中规划有序访问路径，避免遗漏或重复。