基于无人机空中加油的目标追踪算法

针对传统粒子滤波耗时长以及遮挡条件下易丢失目标的缺点,提出了一种基于MS(Mean Shift)聚类的抗遮挡粒子滤波目标追踪算法。该算法结合经典粒子滤波理论,对重采样之后的粒子群进行MS聚类分析,在此基础上提出了加入空间信息的目标概率密度估计方法来描述目标模型,用少量的粒子高效地追踪目标;当目标被严重遮挡时,采用Kalman预估确定目标位置;最后对目标模板进行更新。结果表明,提出的算法在复杂有遮挡的条件下具有很好的追踪准确性与鲁棒性,可以满足实时性要求。