在ROS系统和Gazebo环境下的无人机利用SiamCar目标跟踪算法进行物体追踪并生成轨迹图

简介：
本研究探讨了在ROS与Gazebo平台中应用SiamCar算法实现无人机对移动目标的有效追踪，通过该技术生成精确的运动轨迹图。 在ROS系统下的Gazebo环境中开发一个项目，利用四旋翼无人机结合目标跟踪算法SiamCar来实现对移动物体（如小车）的追踪，并提供轨迹对比图等评估指标。 **技术要求：** - 开发语言：Python - 仿真平台：PIXHAWK - 运行环境：ROS melodic在Ubuntu18.04上 项目具体包括以下两个方面： 1. 四旋翼无人机跟踪小车或其他移动物体。 2. 使用SiamCar作为目标追踪算法。 **评估阶段：** 完成上述功能后，进行三个场景的测试和验证： - 场景一：小车直线运动时，无人机对其进行跟踪。在RViz中显示并记录小车与无人机的轨迹（包括它们在整个过程中的坐标位置）。 - 场景二：当小车做圆周运动时。 - 场景三：两辆相同的小车，其中一辆保持静止而另一辆车直线移动；此时无人机需要追踪移动车辆，并且在接近静止小车的过程中显示和记录轨迹。 **交付内容包括但不限于源代码和技术文档。