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人工智慧與邊緣運算技術應用於無人機之影像追蹤

為了解決mini z遙控車的問題，作者徐光廷 這樣論述：

近年來，隨著無人機的廣泛應用，帶給現代社會更多的便利。儘管如此，不論是對於產業界或是學業界而言，無人機之應用仍然是一個熱門的議題。然而，雖說現代無人機技術進步，卻大多還是需要一位飛手，透過無線電遙控器於數公里的有限範圍操縱無人機。在如此情況背景下，由於人眼視力及反應速度之限制，人體操縱無人機並非最佳之方案。故賦予系統自主判斷之能力，進而拉長無人機之工作距離成為近年來熱門之話題。其中，賦予判斷能力之運算量對於飛行控制電腦往往遠超出其效能，故欲達成該目的必須再加上另一套系統進行判斷運算。本論文以邊緣運算方式，利用MAVLINK通訊協定及dronekit函式庫，採用NVidia Jetson™Xa

vier NX嵌入式系統與32位元Pixhawk 2.1開源飛控作結合，藉以使無人機獲得嵌入式系統之強大運算能力，並足以於機載嵌入式系統上判斷並立即下達決策指令。本研究於NVidia Jetson™Xavier NX嵌入式系統中導入ZED MINI 雙目相機，進而取得機器視覺影像與影像深度資訊。最終採用Darknet YOLO深度神經網路模型訓練得到物體辨識與影像追蹤能力。結合上述軟硬體整合開發，達成整合AI人工智慧影像辨識與感測器資訊後所得之飛行行為規劃與決策命令。本研究任務設計為AI搭載無人機追緝車輛之應用。其任務可分為三階段：第一階段為起飛盤旋階段，無人機起飛後將定點於空中盤旋，並尋找類

似特徵。當無人機辨識出相識特徵之車輛後將進入第二階段。無人機將降低至特定飛行高度，並藉由OPEN CV 函式庫進行車牌擷取與號碼比對，進而確認該車輛為目標車輛後進入第三階段。第三階段為追緝階段，即由NVidia Jetson™Xavier NX整合影像資訊並交付飛行指令給Pixhawk 2.1開源飛控作，再由Pixhawk 2.1開源飛控作系統進行承接飛行姿態與飛行路徑等追緝任務之控制。