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          基于視覺的無人直升機移動目標跟蹤技術(shù)研究

          作者: 時間:2016-10-15 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          摘要:實現(xiàn)對移動目標的跟蹤是一個較難的技術(shù),針對這個問題,本文基于移動目標跟蹤技術(shù)進行了研究。首先,設(shè)計了跟蹤移動目標的總體方案;其次,提出了一種快速識別定位移動目標的圖像處理算法,該算法運用了和形狀匹配原理并且實時性好;最終,將應(yīng)用到無人直升機對移動目標跟蹤上,并通過實驗驗證了其可行性,結(jié)果表明機載視覺技術(shù)能夠很好地解決于無人直升機對移動目標的跟蹤問題。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201610/307174.htm

          近年來隨著無人直升機控制技術(shù)不斷發(fā)展以及應(yīng)用場合不斷擴大,實現(xiàn)無人直升機在移動目標上的自主降落已成為無人直升機發(fā)展的趨勢,這將大大提升無人直升機執(zhí)行多種任務(wù)的能力,而實現(xiàn)該技術(shù)的關(guān)鍵在于對移動平臺的跟蹤。在文獻和中已經(jīng)對其進行了研究,但大都停留在仿真驗證階段,還未在工程上實現(xiàn)。因此,本文把實現(xiàn)小型無人直升機移動目標識別與跟蹤技術(shù)作為研究重點。

          實現(xiàn)無人直升機對移動目標的跟蹤,其重點在于主動獲取目標準確的導(dǎo)航信息。當前用于無人機導(dǎo)航技術(shù)主要有慣性導(dǎo)航(INS),全球定位系統(tǒng)導(dǎo)航(GPS)、差分全球定位系統(tǒng)導(dǎo)航(DGPS)以及INS/GPS組合導(dǎo)航等,但是這些技術(shù)都不適用于這種場合。因此,本文將應(yīng)用到無人直升機技術(shù)上。相對于其他引導(dǎo)方式,計算機視覺可以主動地獲得視野內(nèi)目標的相對運動信息,提供準確的位置信息,并且不依靠其它外部信息。

          文中給出了基于機器視覺的無人直升機方案設(shè)計,針對當前計算機視覺跟蹤運動物體存在的問題,提出了一種快速捕捉運動目標的圖像處理算法,并且給出了具體實現(xiàn)過程,設(shè)計了小型無人直升機跟蹤移動目標的控制結(jié)構(gòu),最后進行實際飛行實驗。實驗結(jié)果驗證了方案的可行性,表明計算機視覺能夠很好地滿足無人直升機對移動目標的跟蹤。

          1 方案設(shè)計

          圖1給出了基于計算機視覺的無人直升機跟蹤移動目標系統(tǒng)的工作原理框圖,該系統(tǒng)主要由兩部分任務(wù)構(gòu)成,一是計算機視覺對移動目標的識別定位,二是控制無人直升機跟蹤目標。首先,通過圖像對攝像頭獲取的視頻信號進行處理,達到識別目標的目的并得到移動目標的運動信息。然后,把目標的運動信息傳給無人直升機飛控計算機,經(jīng)過飛行控制律解算后引導(dǎo)無人直升機跟蹤移動目標。

          a.jpg

          2 目標識別和定位

          目標識別和定位采用計算機視覺的方法,具體是從圖像信號中自動識別目標、提取和獲得目標位置信息,其實現(xiàn)主要包括圖像獲取、圖像識別、目標定位3個部分。由于目標移動,就需要動態(tài)捕捉和跟蹤移動目標,大大增加了技術(shù)實現(xiàn)的困難。一般跟蹤動態(tài)目標的算法,如CAMSHIFT算法和基于粒子群優(yōu)化的跟蹤算法等,存在容易丟失目標或者處理時間較長實時性差的問題。文中提出了一種基于顏色和形狀特征的快速識別動態(tài)目標算法,首先設(shè)計了目標特征圖案,然后給出了具體的實現(xiàn)過程。

          2.1 目標特征圖案

          本文設(shè)計的目標特征圖案從顏色和形狀兩方面考慮,圖2給出了移動目標以及特征圖案,特征圖案是紅色的凸型。顏色特征是經(jīng)常用于目標跟蹤且效果較好的視覺特征,選擇紅色有利于視覺快速的捕捉,把目標從背景中分離出來。凸型形狀既可以用作對目標的識別,又可通過處理得到移動目標的運動信息。

          b.jpg

          2.2 圖像處理算法

          計算機視覺的處理過程是先對移動目標進行識別,再獲取目標的運動信息。文中的圖像處理算法利用丌源的圖像處理庫函數(shù)OPENCV實現(xiàn),根據(jù)提出的算法實現(xiàn)對特定顏色進

          行快速捕捉,對特征圖案進行匹配識別,最終得到移動目標的運動信息,圖像處理軟件流程圖如圖3所示。

          c.jpg

          快速捕捉目標主要利用特征圖案的顏色信息,一般攝像頭采集到的圖像都是RGB格式的圖像,也就是每一個像素都由紅(R),綠(G),籃(B)3個成分組成,圖像中每一個像素的RGB分量分配一個0~255范圍內(nèi)的強度值,它們按照不同的比例混合呈現(xiàn)16777216(256x256x256)種顏色,顏色立方體模型如圖4所示。

          快速捕捉目標的圖像處理算法首先通過對采集的圖像信息按照RGB三通道進行顏色分離,分別得到紅色R,綠色G,藍色B單通道圖像。然后用紅色R單通道圖像值減去綠色G單通道圖像值和藍色B單通道圖像值,再把綠色G單通道圖像值和藍色B單通道圖像值賦0,最后把R,C,B三個單通道圖像組合成一副新的三通道圖像,圖像中只有原來是紅色的區(qū)域還是紅色,其余都為黑色。圖5(a)給出了攝像頭采集的原始圖片,圖5(b)給出了處理后的圖片,可以清楚地看到分離出的凸型紅色區(qū)域。

          d.jpg

          對新圖經(jīng)過灰度化,閾值化處理,提取出凸型紅色區(qū)域的輪廓,如圖5(c)所示,最后通過Hu矩匹配,判斷是否為目標的特征圖案。如果是目標特征圖案,通過輪廓上每個點在視野中的坐標計算出輪廓的形心坐標,即目標在視野中的坐標位置,根據(jù)圖標的幾何位置關(guān)系,就可以得到凸型標志的

          方向,即移動目標的運動方向,如圖5(d)所示。

          文中提到了輪廓Hu矩匹配的方法,它對包括縮放、旋轉(zhuǎn)和鏡像映射在內(nèi)的變化具有不變性,能夠提高匹配的效率,不會因為直升機高度變化或姿態(tài)變化影響對目標的識別。

          3 無人直升機控制結(jié)構(gòu)

          在無人直升機跟蹤移動目標過程中,我們希望移動目標始終處在攝像頭視野的正中間位置。具體控制過程是,當無人直升機接收到視覺給出的目標在攝像頭視野位置坐標后,飛控計算機根據(jù)攝像頭成像原理,即小孔成像原理,以及攝像頭距離目標的實際高度,計算出目標與攝像頭中心水平方向XY軸的實際距離,即實際的相對坐標位置,然后轉(zhuǎn)換為機體坐標系下坐標,與期望的相對位置坐標形成反饋,經(jīng)過控制律解算出舵機輸出量,控制無人直升機不斷調(diào)整以減小位置誤差,從而最終實現(xiàn)無人直升機跟蹤移動目標。另外,根據(jù)目標運動方向可以預(yù)估目標的運動趨勢,調(diào)整無人直升機的飛行方向,圖6給出了直升機控制框圖。

          e.jpg

          4 實驗結(jié)果及分析

          針對提出的基于計算機視覺引導(dǎo)無人直升機跟蹤移動目標技術(shù),本文進行了實際飛行驗證。實驗中采用TREX600模型直升機,移動目標如圖2所示。

          實驗時,攝像頭安裝在一個兩軸云臺上,始終保持其朝下拍攝,不受無人直升機的姿態(tài)影響。攝像頭視野坐標系的中心(視野坐標系原點)與機體坐標系原點重合,視野坐標系的XY軸視與機體XY軸重合。視覺傳感器采用100度廣角的USB攝像頭,焦距3.6 mm。視處理器采用2.5寸工業(yè)主板,型號為21268HW,CPU:Intel Cedar view—M N26001.6 G,其處理速度快,可以達到視覺處理的要求。以上設(shè)備都屬于機載設(shè)備,所有的視覺導(dǎo)航信息處理都在無人直升機上完成,完全實現(xiàn)無人直升機的自主飛行。

          首先驗證視覺引導(dǎo)給出的位置信息,對計算得到的相對位置坐標與實際測量的相對位置坐標進行對比,實驗結(jié)果如表1所示,只包含部分數(shù)據(jù)。

          f.jpg

          由表1可知,計算機視覺得到的位置坐標與實際的位置坐標存在誤差,但是誤差很小,能夠滿足無人直升機跟蹤移動目標,而且每一幀圖像處理的速度在0.015~0.020 s,識別成功率高于95%,與其他的運動目標跟蹤圖像處理算法相比有很大優(yōu)勢。圖7給出了實際飛行時無人直升機跟蹤移動目標的圖像,目標識別定位的效果很好,速度很快,并且能夠提供準確的移動目標運動信息,完全達到預(yù)期目標,滿足了無人直升機跟蹤移動目標對位置信息的要求。

          實際飛行中,移動目標只有水平方向上的兩自由度運動,速度大概為0.4 m/s,并且無人直升機由GPS引導(dǎo)到移動機器人附近,無人直升機飛行速度不超過1 m/s。

          圖8給出了實際飛行相對誤差曲線,即期望的相對位置坐標與視覺獲得相對位置坐標的誤差,通過圖可以清楚地看出,系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)很快,響應(yīng)時間大概為5~10 s,穩(wěn)定后有穩(wěn)態(tài)誤差,但不會發(fā)散。實驗得到的曲線有些波動,但實際跟蹤效果非常好,波動可能是因為目標移動,它們之間一直存在距離誤差,不能完全消除。實驗表明基于機器視覺視覺引導(dǎo)的小型無人直升機跟蹤移動目標可以很好的實現(xiàn),驗證了其工程實現(xiàn)的可行性。

          g.jpg

          5 結(jié)論

          文中實現(xiàn)了無人直升機對移動目標的跟蹤,從整體方案設(shè)計到具體實現(xiàn)給出了較為詳細的過程。從實驗結(jié)果可以看出,基于計算機視覺引導(dǎo)的方法可以很好地應(yīng)用到小型無人直升機移動目標跟蹤,并且充分驗證了整個系統(tǒng)的可行性和魯棒性。文中提出的基于視覺引導(dǎo)方式對小型無人直升機移動目標跟蹤的實現(xiàn)提供了一種有效的解決方案,并且為下一步實現(xiàn)無人直升機移動平臺降落打下基礎(chǔ)。



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