一种无人机飞行器目标跟踪方法

本发明公开了一种无人机飞行器目标跟踪方法，涉及无人机技术领域，包括：获取目标对象的初始位置，基于传感器数据对目标进行实时检测；基于卷积神经网络模型，识别并预测目标在三维空间中的运动轨迹；基于目标运动轨迹的预测值，调整无人机飞行器的路径，使得飞行器保持与目标的相对位置稳定；基于环境参数，建立动态调整模型，通过动态调整飞行器的控制参数，自动补偿外界环境对飞行器轨迹的干扰，从而实现精确的目标跟踪。本发明通过结合深度学习模型和环境参数动态补偿控制系统，提供了一种高精度、高鲁棒性的无人机目标跟踪方法，能够应对复杂的动态环境并实现高效的目标跟踪，具有广泛的应用前景和实用价值。