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摘要 — 无人机的视觉对于无人机相关应用（例如搜索和救援、在移动平台上着陆等）非常重要。在本工作中，我们开发了无人机在移动平台上着陆以及复杂环境中无人机物体检测和跟踪的集成系统。首先，我们提出了一种基于 LoG 的鲁棒深度神经网络进行物体检测和跟踪，与典型的基于深度网络的方法相比，它在对物体尺度和光照的鲁棒性方面具有很大的优势。然后，我们还在原有的卡尔曼滤波器的基础上进行了改进，并设计了一个基于迭代多模型的滤波器来解决运动估计实际情况下未知动态的问题。接下来，我们实现了整个系统，并在两种复杂情况下进行了基于 ROS Gazebo 的测试，以验证我们设计的有效性。最后，我们将提出的检测、跟踪和运动估计策略部署到实际应用中，以实现无人机对支柱的跟踪和避障。事实证明，我们的系统在实际应用中表现出很高的准确性和稳健性。
无人机集成视觉系统...
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