一种无人机动态目标的智能感知预测追踪方法

本发明是一种无人机动态目标的智能感知预测追踪方法，属于无人机自主控制与路径规划技术领域。该方法通过卡尔曼滤波器预测目标轨迹，利用物理信息神经网络精确建模无人机动力学，基于模型预测控制框架，以目标轨迹预测和无人机动力学模型为约束，在线滚动优化求解未来时域的最优控制序列，形成"感知‑预测‑规划‑执行‑更新"的自主闭环。本发明有效解决了现有方法在环境不确定性、计算实时性及复杂场景多目标权衡等问题，提供一种高精度、低延迟的动态目标智能感知预测追踪方法，显著提升了无人机在复杂环境下对动态目标追踪的精度和效率。