轉角飛行表現之實驗結果

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 無人機視覺中心位於目標路徑寬度以內之程度(折線轉角)：

表 4.9 中，基於向量域的線條跟隨(基準)的無人機視覺中心位於目標路徑寬度 以內之程度為 10.77%，而本研究所提出之三種方法分別為 18.27%、22.30%以及 38.77%，皆比基於向量域的線條跟隨(基準)還要好，印證方法應用在折線轉角上之 可行性。由於基於向量域的線條跟隨(基準)與單層二維方向向量機率模型對於轉角 並沒有額外的控制，本節針對雙層二維方向向量機率模型以及雙層二維方向向量 機率模型搭配慣性速度抑制方法進行分析。兩者在無人機視覺中心位於目標路徑 寬度以內之程度具有 16.47%的差距，可以明顯看出慣性速度抑制方法在面對轉角 時，能讓無人機視覺中心依然位於折線線條寬度以內，藉此印證慣性速度抑制方法 的可行性。

 無人機視覺中心偏移目標路徑寬度以外的位移誤差(折線轉角)：

表 4.9 中，基於向量域的線條跟隨(基準)的無人機視覺中心偏移目標路徑寬度 以外的位移誤差為 39.22，而本研究所提出之三種方法分別為 30.15、12.77 以及 12.16，皆比基於向量域的線條跟隨(基準)還要好，再次印證方法應用在折線轉角上 之可行性。針對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搭配 慣性速度抑制方法進行分析。兩者在無人機視覺中心偏移目標路徑寬度以外的位 移誤差上的差距僅有 0.61，如同 4.3.2 的論點，慣性速度抑制方法應讓無人機視覺 中心(紅點)依然位於折線線條寬度以內，因此無人機視覺中心位於目標路徑寬度以 內之程度的差距較大(22.30% vs 38.77%)，無人機視覺中心偏移目標路徑寬度以外 的位移誤差的差距較小(12.77 vs 12.16)。

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 無人機視覺中心位於目標路徑寬度以內之程度(長方形轉角)：

表 4.10 中，基於向量域的線條跟隨(基準)的無人機視覺中心位於目標路徑寬 度以內之程度為 5.46%，而本研究所提出之三種方法分別為 8.05%、32.88%以及 43.62%，皆比基於向量域的線條跟隨(基準)還要好，印證方法應用在折線轉角上之 可行性。針對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搭配慣 性速度抑制方法進行分析。兩者在無人機視覺中心位於目標路徑寬度以內之程度 具有 10.74%的差距，可以明顯看出慣性速度抑制方法能讓無人機畫面中心停留在 線上，藉此印證慣性速度抑制方法的可行性。

 無人機視覺中心偏移目標路徑寬度以外的位移誤差(長方形轉角)：

表 4.10 中，基於向量域的線條跟隨(基準)的無人機視覺中心偏移目標路徑寬 度以外的位移誤差為 42.58，而本研究所提出之三種方法分別為 13.21、7.15 以及 6.17，皆比基於向量域的線條跟隨(基準)還要好，再次印證方法應用在長方形轉角 上之可行性。針對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搭 配慣性速度抑制方法進行分析。兩者在無人機視覺中心偏移目標路徑寬度以外的 位移誤差上的差距僅有 0.98，如同 4.3.2 的論點，慣性速度抑制方法在面對轉角時，

能讓無人機視覺中心依然位於長方形線條寬度以內，因此無人機視覺中心位於目 標路徑寬度以內之程度的差距較大(32.88% vs 43.62%)，無人機視覺中心偏移目標 路徑寬度以外的位移誤差的差距較小(7.15 vs 6.17)。

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在以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驗證慣性速度抑制方法之可行性後，接著以無人機 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 外的位移誤差驗證慣性速度抑制方法之穩定性。

圖 4.17 與圖 4.18 以長條圖呈現表 4.9 與表 4.10 之結果，本研究所提出之雙層 二維方向向量機率模型搭配慣性速度抑制方法應用在兩種測試圖形之轉角上，其 折線在無人機視覺中心位於目標路徑寬度以內之程度最好，在無人機視覺中心偏 移目標路徑寬度以外的位移誤差亦為最好，表示了慣性速度抑制方法應用在兩種 不同的測試圖形上，都能穩定的進行線條跟隨，以此來驗證本研究提出之方法之穩 定性。

圖 4.17：無人機視覺中心位於目標路徑寬度以內之程度結果(轉角)

程度 最好

最差

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圖 4.18：無人機視覺中心偏移目標路徑寬度以外的位移誤差結果(轉角)

位移誤差

最好 最差

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