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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于具身智能的无人机目标追踪方法，在改进YOLOv5目标识别算法的基础上引入强化学习，结合多级动作，通过权重迭代的方式控制无人机运动，使得无人机能够在特定状态下升级自身动作，更高效地绕开障碍获得更佳的目标视野，从而显著提高无人机目标追踪的成功率。本发明相较于传统目标追踪方法拥有更高的目标追踪成功率，能有效完成无人机目标追踪任务，满足了复杂环境下无人机的目标追踪需求。

主权项：1.一种基于具身智能的无人机目标追踪方法，其特征在于，所述无人机目标追踪方法包括以下步骤：S1，以YOLOv5为基础框架，在主干模块添加Biformer注意力机制，保留原YOLOv5s的检测头结构，并增加一个检测头结构，再选择FocalEIoULoss作为损失函数，建立目标识别模型；S2，采集小目标数据集并进行手动标注，生成训练数据集，对目标识别模型进行训练和评估；S3，初始化无人机的一级动作权重和二级动作权重，其中，一级动作权重包括向前、向后、向左和向右四个运动方向的权重，二级动作权重包括顺时针运动权重和逆时针运动权重；S4，将连续k帧机载摄像头拍摄的视野图片输入目标识别模型得到k个目标置信度，计算初始平均置信度；S5，根据一级动作权重，依概率控制无人机下一时刻的一级运动方向，给定一级动作随机变量X和一级动作对应的四个值，计算无人机下一时刻的动作概率；在无人机一级动作X完成后的新状态下，计算得到新状态下的平均置信度，结合新状态下的平均置信度和初始平均置信度，计算无人机一级动作X导致的状态更新反馈eX1；将一级动作X的反馈添加到一级动作X的权重中，更新相应方向的一级动作权重，并对一级动作权重做归一化处理；S6，重复步骤S5，直到连续t次eX10，进入步骤S7；S7，根据二级动作权重，依概率控制无人机下一时刻的运动方向，给定二级动作随机变量X*，和二级动作对应的两个值，计算无人机下一时刻的动作概率；在无人机二级动作X*完成后的新状态下，计算得到新状态下的平均置信度，结合新状态下的平均置信度和初始平均置信度，计算无人机二级动作X*导致的状态更新反馈eX2；将二级动作X*的反馈添加到二级动作X*的权重中，更新相应方向的二级动作权重，并对二级动作权重做归一化处理；S8，重复步骤S7直到连续t次eX20；S9，重复步骤S5至步骤S8，直到连续2t次eX1和eX2均小于0，追踪任务结束。

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