一、解决了什么问题？

In this paper, we propose an intention-aware planner by additionally considering the intention of the target to enhance safety and robustness in aerial tracking applications.

二、提出的方法是什么？

a designated intention prediction method

首先，提出了一种指定的意图预测方法，该方法结合了用户定义的潜在评估函数和状态观察函数。

A reachable region is generated

生成一个可达区域，以专门评估转向意图。

an intention-driven hybrid A* method

然后，我们设计了一种基于意图的混合 A* 方法，以预测目标未来可能的位置。

an intention-aware optimization approach is designed

最后，设计了一种意图感知优化方法，以生成时空最优轨迹，使跟踪器能够感知目标的意外情况。

1. Our framework comprises three main parts:

a. target intention prediction

目标意图预测，将用户定义的潜在评估函数（量化用户潜在意图的可能性）与状态观测函数（实时捕捉环境状态变化）相结合

b. intention-driven target motion prediction

意图驱动（解析意图，生成意图基元）的目标运动预测

c. intention-aware trajectory optimization

意向感知轨迹优化（将意图作为约束条件融入优化模型）

2.

三、提出的方法受到了什么启发？或者之前的工作存在什么问题？

之前的方案存在的问题：

1. However, most of them primarily utilize the constant velocity or constant rotation assumption for the target, without considering the target’s high-dimensional semantic information such as intention.
然而，大多数方法主要利用目标的恒定速度或恒定旋转假设，而没有考虑目标的高维语义信息，如意图。

2. Most existing intention prediction methods are data-driven [7]–[15] and fail to meet the requirements of real-time performance in aerial tracking tasks.
大多数现有的意图预测方法都是数据驱动的，并且无法满足空中跟踪任务中实时性能的要求。

3. 传统方法仅依赖运动学模型预测目标运动轨迹

四、得到了什么结论？

Benchmark comparisons and real-world experiments are conducted to validate the performance of our method.

五、核心思想概况