运动目标控制与自动追踪系统（E 题）

引用[1]:在这个模型中每个目标独立管理并更新自己的空间时间关注模型以及特征模型，并选择候选检测进行跟踪，因此本质上，这种方法是对单目标跟踪算法在多目标跟踪中的扩展。为了区分不同的目标，关键的步骤是如何对遮挡状态进行建模和区分接近的不同目标。[1]引用[2]:Chu等人对行人多目标跟踪问题中跟踪算法发生漂移进行统计分析，发现不同行人发生交互时，互相遮挡是跟踪算法产生漂移的重要原因。当2个目标的运动发生交互的时候，被遮挡目标不能分辨正确匹配，导致跟踪漂移。[2]引用[3]:基于深度学习的目标跟踪方法已经展现出巨大的潜力。将在分类图像数据集上训练的卷积神经网络迁移到目标跟踪中来，可以得到充分的发展。此外，基于对称网络的多目标跟踪算法也是一种有效的方法。[3]

根据引用的内容，运动目标控制与自动追踪系统是一个多目标跟踪系统，它通过对每个目标独立管理和更新自己的空间时间关注模型和特征模型，并选择候选检测进行跟踪。为了区分不同的目标，关键的步骤是如何对遮挡状态进行建模和区分接近的不同目标。当目标之间发生交互并相互遮挡时，会导致跟踪漂移。因此，解决目标遮挡问题是多目标跟踪中的一个重要挑战。基于深度学习的方法已经在目标跟踪中展现出巨大的潜力，特别是将在分类图像数据集上训练的卷积神经网络迁移到目标跟踪中。此外，基于对称网络的多目标跟踪算法也是一种有效的方法。

相关问题

运动目标控制与自动追踪系统e题

基于以上引用内容，对于问题"运动目标控制与自动追踪系统E题"，我们可以得出以下答案：
在运动目控制与自动追踪系统E题中，需要同时控制两个舵机。与第三问不同的是，第三问是一个舵机一个舵机的控制。针对多目标跟踪的场景，可以采用深度网络模型来学习检测匹配特征，并设计适应性强的网络架构来解决目标重识别问题。在多目标跟踪中，互相遮挡是造成跟踪算法漂移的一个重要原因。因此，需要考虑目标遮挡情况下的正确匹配。常用的目标跟踪算法有均值漂移算法、基于Kalman滤波的目标跟踪、基于粒子滤波的目标跟踪和基于对运动目标建模的方法。此外，基于深度学习的目标跟踪方法也得到了广泛的发展。深度学习可以提供强大的特征表示能力，可以将在分类图像数据集上训练的卷积神经网络迁移到目标跟踪中，并结合对称网络的多目标跟踪算法进行运动目标的控制与自动追踪。

运动目标控制与自动追踪系统电赛e题

运动目标控制与自动追踪系统电赛E题是关于云台控制和激光追踪的问题。根据引用[2]中的描述，云台由两个舵机组成，下面的舵机控制偏航角(左右)旋转，上面的舵机控制俯仰角(上下)旋转。如果在云台上面安装一个激光发射装置，当我们控制单个舵机旋转时，观察激光路径发现是一条直线，并且云台的两个舵机路径分别是一个水平和一个垂直的直线，如果我们同时控制两个舵机旋转的舵机就可以实现在一个面的任意位置激光投影。如果需要控制舵机按照设定的固定路径移动，可以将路径细分为多个小段，每次移动一小段的距离，从而实现激光路径沿着线段逐渐移动。如果需要移动的路径为一个闭合矩形，可以将矩形的四个角的坐标分别细分后再控制舵机逐渐移动，即可实现闭合矩形路径。在编写控制程序时，可以将程序段放置在周期中断内执行，从而控制整体的移动速度。移动速度的控制是必须的，不管是路径稳定还是点位追踪都需要涉及到移动速度的精准控制。关于这个方案的相关影像资料可以参考引用[2]中提供的链接。根据引用[3]中的描述，为了保证舵机控制的稳定性，可能需要使用两个OpenMV来进行激光追踪，激光和摄像头的摆放位置可能会产生偏差，需要调整PWM来进行校准。所以，对于运动目标控制与自动追踪系统电赛E题，需要使用两个舵机和两个OpenMV来实现云台控制和激光追踪，并且需要进行舵机控制的稳定性调整。