地面目标低空跟踪伺服云台控制系统研究的开题报告一、选题背景随着无人机技术的不断发展，低空飞行的应用也越来越广泛，例如快递配送、消防救援、灾害勘查等等。在这些应用中，无人机需要对地面目标进行跟踪，以实现自主飞行和操作。低空跟踪伺服云台控制系统可以帮助无人机实现对地面目标的精确定位和跟踪，提高操作效率和精度。二、研究目的和意义本研究旨在设计和实现一种地面目标低空跟踪伺服云台控制系统，包括控制算法、硬件设计和软件实现。该系统可应用于无人机自主飞行、安防监控、环境调查等领域，提高了操作效率和精度，并具有良好的推广应用前景。三、研究内容1.低空跟踪伺服云台的控制算法设计和实现；2.伺服云台硬件电路的设计和实现；3.控制系统软件的设计和实现。四、研究方法1.地面目标跟踪算法设计与开发：探究相邻帧之间的的像素变化率，提取运动实体的特征点。2.伺服云台硬件设计与制作：设计基于步进电机的云台，包括电机控制电路，并进行调试和优化。3.控制系统软件的设计与实现：选择合适的软件平台进行开发，编写控制程序，并进行集成和测试。五、研究进度安排1.前期准备：2021年10月-2021年12月；2.硬件电路设计与制作：2022年1月-2022年3月；3.算法设计与开发：2022年4月-2022年6月；4.软件设计与实现：2022年7月-2022年9月；5.测试和完善：2022年10月-2022年12月。六、预期成果和创新点1.成果：设计并实现一种地面目标低空跟踪伺服云台控制系统，包括控制算法、硬件设计和软件实现。2.创新点：1）新型物体跟踪算法，实现对运动目标的实时追踪和定位；2）基于步进电机的本地控制方案，提高了操控的精度和实时性；3）基于现有的机型，组合开发，实现快速迭代和部署。七、参考文献1.李启浩.基于FPGA的商品追踪系统设计与实现[J].电脑知识与技术,2020(13):194-194+207.2.Huang,Ming-Loong&Li,Minqi&Tay,WeePeng.(2016).DeepTrack:LearningDiscriminativeFeatureRepresentationsbyConvolutionalNeuralNetworksforVisualTracking.IEEETransactionsonImageProcessing.25.10.1109/TIP.2016.2552339.3.Lin,Chunyu&Ding,Fengjun&Yang,Xuejun.(2019).ANovelRobustVisualTrackingAlgorithmbasedonAdaptiveBackgroundModelingandSparseCoding.JournalofElectronicScienceandTechnology.17.10.1016/j.jnlest.2019.100011.4.Wang,Liang&Li,Yayun&Li,Chaohui.(2020).ATargetTrackingMethodBasedonImprovedKalmanandOpenCV.JournalofComputerandCommunications.08.10.4236/jcc.2020.812001.5.Wang,Xianming&Zhang,Qunfei&Xu,Zhaoxin.(2020).ARobustVisualTrackingAlgorithmbasedonScaleEstimationandAdaptiveKernelPrediction.JournalofElectronicScienceandTechnology.18.10.1016/j.jnlest.2020.100007.