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4.4 轉折度數之探討
本研究目前的測試圖形為直線、折線以及長方形，其中折線與長方形之轉折度 數分別為 105 度以及 90 度，經過實驗驗證了本研究提出方法之可行性與穩定性。
然而還未對轉折度數小於 90 度之測試圖形進行測試，尚未確認本研究提出方法在 遇上轉折度數小於 90 度之測試圖形之可行性、穩定性。未來將針對轉折度數小於 90 度之測試圖形進行實驗測試。
藉由本章 4.3 節對於折線以及長方形之實驗分析結果，本研究判斷單層二維方 向向量機率模型應無法跟隨小於 90 度之轉角，因為單層二維方向向量機率模型有 不小的機率會因為方位判讀空間區域過大，直接橫越過轉角往另一端移動。在度數 較大的折線與長方形皆有此情況發生，因此在度數較小的測試圖形應該也會發生 這種情況。
本研究判斷雙層二維方向向量機率模型以及雙層二維方向向量機率模型加上 慣性速度抑制方法能跟隨小於 90 度之轉角。由於雙層二維方向向量機率模型的方 位判讀空間區域較小，因此當無人機改變飛行方向時，無人機視覺中心應在跟隨線 條的盡頭，這時候改變飛行方向就不會偏離跟隨線條，能使無人機視覺中心位於跟 隨線條寬度以內。然而當轉角度數太小(小於 20 度)時，應沒辦法進行跟隨，因為 當轉角度數太小時，線條的兩端應會在同一方位判讀空間區域，導致雙層二維方向 向量機率模型認為那是跟隨過的線條，因此沒有辦法繼續跟隨轉角。
如圖 4.19 所示，折線之轉角為 70 度，紅點為當前無人機的視覺中心，黑點為 飛行座標。此時雙層二維方向向量機率模型認為需要改變飛行方向，往左移動，在 左方的方位判讀空間區域產生了飛行座標。無人機將依照此飛行座標進行線條跟 隨，同時順利的跟隨轉角。
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圖 4.19：雙層二維方向向量機率模型遇上 70 度之轉角時的運作 紅點為無人機視覺中心，黑點為飛行座標
如圖 4.20 所示，折線之轉角為 45 度，紅點為當前無人機的視覺中心，黑點為 飛行座標。此時雙層二維方向向量機率模型認為需要改變飛行方向，往左下移動，
在左下方的方位判讀空間區域產生了飛行座標。無人機將依照此飛行座標進行線 條跟隨，同時順利的跟隨轉角。
圖 4.20：雙層二維方向向量機率模型遇上 45 度之轉角時的運作 紅點為無人機視覺中心，黑點為飛行座標
如圖 4.21 所示，折線之轉角為 20 度，紅點為當前無人機的視覺中心。由於雙 層二維方向向量機率模型將下方區域認為是跟隨過的區域，因此認為沒有線條需 要繼續跟隨，不產生飛行座標。無人機將無法依照飛行座標進行線條跟隨，亦不能 跟隨轉角。
圖 4.21：雙層二維方向向量機率模型遇上 20 度之轉角時的運作 紅點為無人機視覺中心
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第 5 章 結論與未來展望
本研究透過單層二維方向向量機率模型與雙層二維方向向量機率模型來選擇 無人機的線條跟隨方向，解決傳統的線條跟隨方法應用在前方的攝像機時產生的 方向性問題，並透過單層二維方向向量機率模型裡對於飛行座標的判斷，避免線條 的錯誤偵測影響跟隨。透過雙層二維方向向量機率模型搭配慣線速度抑制方法，能 在無人機改變方向飛行時抑制移動慣性，使無人機能夠快速且精準的進行線條跟 隨，減少因為移動慣性造成的位移誤差。無人機進行線條跟隨完後，為了評估該次 線條跟隨表現，本研究根據兩種評估指標： 無人機視覺中心位於目標路徑寬度以 內之程度以及無人機視覺中心偏移目標路徑寬度以外的位移誤差，來評估無人機 進行線條跟隨時的整體表現以及改變方向飛行時的表現，為後續進行線條跟隨研 究的論文提供一個固定的評估方式來呈現研究成果。