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龙图腾网恭喜国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利无人机自动目标居中与跟踪系统、方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119311020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411424903.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权无人机自动目标居中与跟踪系统、方法、设备及介质是由刘佳林;王泽众;徐广达;李国武;马鑫晟;许竞;马原;龙飞;李雨;李烜;李蕴红;宗瑾;赵志宇;李维宇;蒋鑫;王亚娟;梁伟宸;易姝娴;余志森设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机自动目标居中与跟踪系统、方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种无人机自动目标居中与跟踪系统、方法、设备及介质，所述系统包括目标检测模块，用于通过摄像头获取实时视频流，收集包含目标的图像和视频数据，并对所述视频数据进行标注，生成目标边界框和类别标签；目标跟踪模块，用于根据卡尔曼滤波器和匈牙利算法基于所述目标检测模块的输出在视频帧中持续跟踪所述目标的位置；模型预测控制模块，用于建立所述无人机的状态空间模型、优化问题公式以及约束条件；传感器模块用于获取无人机的状态信息并提供给所述模型预测控制模块；飞行控制模块，用于调整所述无人机的飞行姿态和位置，使所述目标始终保持在所述摄像头视野的中心，能够在复杂的环境中实现对目标的精确检测和稳定跟踪。

本发明授权无人机自动目标居中与跟踪系统、方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机自动目标居中与跟踪系统，其特征在于，所述系统包括：目标检测模块，用于通过摄像头获取实时视频流，收集包含目标的图像和视频数据，并对所述视频数据进行标注，生成目标边界框和类别标签；目标跟踪模块，用于根据卡尔曼滤波器和匈牙利算法基于所述目标检测模块的输出在视频帧中持续跟踪所述目标的位置，其中，所述卡尔曼滤波器的目标位置预测公式为： ； ；其中，是预测的状态向量,是预测的协方差矩阵，是状态转移矩阵，是控制输入矩阵，是控制输入，是过程噪声协方差矩阵；所述目标跟踪模块还用于根据所述卡尔曼滤波器更新所述目标的位置，所述卡尔曼滤波器的更新公式为： ； ； ；其中，是卡尔曼增益，是观测矩阵，是测量噪声协方差矩阵，是测量向量；模型预测控制模块，用于建立所述无人机的状态空间模型、优化问题公式以及约束条件，以实现对所述无人机的精确控制，所述优化问题公式用于使所述无人机在预测时域内的状态误差和控制输入代价最小，所述约束条件用于确保所述无人机的飞行安全和控制输入在物理能力范围内；其中，所述无人机的状态空间模型公式为： ；其中，是状态向量，是控制输入向量，为状态矩阵，描述所述无人机的状态随时间演化的动力学模型，为输入矩阵，描述控制输入如何影响所述无人机的状态变化；其中，所述优化问题公式为： ；其中，为在时刻t时预测的第k时刻的状态，为参考轨迹或期望状态，为在时刻t时预测的第k时刻的控制输入，为状态误差的权重矩阵，用于调整状态误差对目标函数的影响，为控制输入的权重矩阵，用于调整控制输入对目标函数的影响，为终端状态误差的权重矩阵，为预测时域的长度，为在时刻t预测的第N时刻的状态向量；传感器模块，所述传感器模块包括：所述摄像头、惯性测量单元及北斗定位模块，所述传感器模块用于获取无人机的状态信息并提供给所述模型预测控制模块；飞行控制模块，用于调整所述无人机的飞行姿态和位置，使所述目标始终保持在所述摄像头视野的中心。

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