四旋翼无人机视觉目标跟踪系统完整实现指南

前言
最近在做无人机项目时，需要实现一个视觉跟踪功能，让四旋翼能够自动锁定并跟随移动目标。踩了不少坑，也积累了一些经验，这里把整个实现过程分享出来。
整个系统涉及计算机视觉、飞控算法、嵌入式通信等多个方面，但核心思路并不复杂：通过摄像头实时检测目标位置，计算目标与画面中心的偏差，然后通过PID控制器调整无人机姿态，使目标始终保持在画面中心。
一、系统架构设计
1.1 硬件组成
我使用的硬件配置：
• 飞控：Pixhawk或者APM（支持MAVLink协议）
• 机载计算机：树莓派4B / Jetson Nano（用于图像处理）
• 摄像头：USB摄像头或CSI摄像头（720p@30fps即可）
• 遥控器：用于紧急接管
1.2 软件架构

[摄像头] → [目标检测] → [目标跟踪] → [位置控制器] → [飞控]

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图像采集 识别目标 计算偏差 生成控制指令
关键模块：

1. 视觉检测模块：基于OpenCV实现目标检测与跟踪
2. 控制模块：PID控制器计算调整量
3. 通信模块：通过MAVLink与飞控通信
   二、视觉目标检测与跟踪
   2.1 目标检测方法选择
   实际测试下来，有几种方案：
   方案一：颜色检测（HSV阈值法）
   • 优点：速度快，树莓派上能跑60fps
   • 缺点：受光照影响大，只能跟踪特定颜色
   • 适用场景：室内环境，目标有明显颜色特征
   方案二：深度学习检测（YOLO）
   • 优点：