ROS系统下无人机目标跟踪仿真资源
项目简介
本项目提供了一个在ROS系统下，利用Gazebo仿真环境进行无人机目标跟踪的资源文件。通过结合SiamCar目标跟踪算法，无人机能够完成对小车或其他物体的跟踪任务，并生成轨迹对比图等评估指标。
功能描述
- 无人机跟踪小车或其他物体：在Gazebo仿真环境中，四旋翼无人机能够实时跟踪小车或其他目标物体。
- SiamCar目标跟踪算法：采用SiamCar算法实现目标的实时跟踪。
- 轨迹评估：在完成跟踪任务后，生成无人机和小车的运动轨迹，并保存坐标数据。
- 多场景测试：
- 场景1：小车直线运动，无人机跟踪并在Rviz上显示轨迹。
- 场景2：小车转圈运动，无人机跟踪并显示轨迹。
- 场景3：两辆小车，一辆不动，另一辆作直线运动，无人机跟踪并经过第一辆小车，显示轨迹并保存坐标。
开发环境
- 开发语言：Python
- 仿真平台：PIXHAWK
- 运行环境：ROS（建议使用Ubuntu 18.04 + ROS Melodic）
资源内容
- 源码：包含无人机控制、目标跟踪算法、轨迹生成等功能的Python源代码。
- 技术文档：详细描述了项目的实现过程、算法原理、仿真环境配置等内容。
使用说明
- 环境配置：
- 安装Ubuntu 18.04操作系统。
- 安装ROS Melodic版本。
- 配置Gazebo仿真环境。
- 代码运行：
- 下载本资源文件。
- 按照技术文档中的步骤配置仿真环境。
- 运行源码，启动无人机跟踪任务。
- 结果分析：
- 在Rviz中查看无人机和小车的运动轨迹。
- 分析生成的轨迹对比图，评估跟踪效果。
注意事项
- 确保ROS和Gazebo环境配置正确，否则可能导致仿真失败。
- 在运行代码前，请仔细阅读技术文档，了解各个模块的功能和使用方法。
贡献与反馈
欢迎对本项目提出改进建议或贡献代码。如有任何问题，请在项目中提交Issue，我们会尽快回复。
通过本资源文件，您可以在ROS系统下实现无人机的目标跟踪仿真，并评估跟踪效果。希望本项目能够为您的研究和开发提供帮助。