CN108858186A - 一种小车对红外物体检测、识别及跟踪方法 - Google Patents

一种小车对红外物体检测、识别及跟踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，采用目标识别跟踪闭环控制算法，图像传感器识别到小车B上的目标物后返回其中心点的初始坐标，并测量出下一帧数据中心坐标；将得到偏差△X输入到施力水平的PD控制中，得到舵机的输出值，将偏差△Y输入施力升降的PD控制中，得到电机的输出值；小车运动时，图像传感器根据物体在图像坐标系下的中心坐标，获得物体的宽度和高度，并知道物体此时的面积大小，通过采集数据来拟合出物体离图像传感器的距离值；小车知晓与红外物体的距离以及红外物体是否向下运动，当面积值小于一定值时，则判断红外物体向下运动；由于物体倾斜，通过将此时摄像头识别的图形面积进行计算，可对物体面积进行校正。

Description

一种小车对红外物体检测、识别及跟踪方法
技术领域
本发明涉及一种运动目标识别跟踪方法，尤其是涉及一种小车对红外物体检测及跟踪的方 案。
背景技术
随着德国工业4.0的兴起，越来越多的生产领域提出了高风险、高强度的环境要求，因而 出现了“机器人”这个研究方向，试图让机器人代替人类作业。目前已经广泛应用于农业、工 业、科技、国防等各个领域。而在机器人领域，机器人的动态跟踪一直是热点并且棘手的问题， 要跟踪机器人首先得知道机器人的运动姿态，这就离不开传感器。
基于视觉传感器的机器人小车运动识别跟踪，有极高的优越性，并且研究成果可扩展到运 动目标识别跟踪。同时运动目标识别跟踪也是目前视觉领域研究的热点问题，随着计算机技术 不断发展运动目标跟踪技术也由此取得了很大的进步。
目前对于红外物体的检测与跟踪识别率较低，抗干扰性较弱，影响检测及跟踪效果。
发明内容
本发明为解决目前对于红外物体的检测与跟踪识别率较低、抗干扰性较弱的问题，提供了 一种小车对红外物体检测及跟踪的方案，能够使小车完成对红外物体的检测及跟踪，同时能够 自主改变小车的运动，并且识别率高，抗干扰性强。
本发明所采用的技术方案：
一种小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，采用目标识别跟踪闭环控制算法，其用X坐 标跟踪旋转方向，用Y坐标跟踪升降方向；图像传感器识别到小车B上的目标物后返回其中心 点的初始坐标(X0,Y0)，图像传感器测量出的下一帧数据中心坐标为(X1,Y1)，则可得到偏差 △X,△Y；将偏差△X输入到施力水平的PD控制中，得到舵机的输出值，将偏差△Y输入施力升 降的PD控制中，得到电机的输出值；小车运动时，图像传感器根据物体在图像坐标系下的中心 坐标，获得物体的宽度和高度，并知道物体此时的面积大小，由于物体越近，面积就越大，物 体越远，面积就越小，因此，我们通过采集数据来拟合出物体离图像传感器的距离值；
小车知晓与红外物体的距离以及红外物体是否向下运动，通过用面积值可以判断，当面积 值小于一定值时，则判断红外物体向下运动；由于物体倾斜，物体在摄像头XOY平面坐标系下 会有一定的倾斜角度，导致其返回的面积数据会发生变化，通过将此时摄像头识别的图形面积 进行计算，可对物体面积进行校正。
本发明的有益效果：
1、本发明小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，能够使小车完成对红外物体的检测及跟 踪，同时能够自主改变小车的运动，并且识别率高，抗干扰性强。
2、本发明小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，可以持续对红外物体的坐标进行检测， 具有高识别率和强抗干扰能力，并且能够对物体进行跟踪，并通过调节实现角度跟踪。
附图说明
图1为识别跟踪闭环控制框图；
图2分别为同一距离下，0°时刻和非0°时刻的面积示意图；
图3为转换模型示意图；
图4为PID主要原理图；
图5为识别跟踪闭环控制算法结构图；
图6为丢图示意图；
图7为识别跟踪算法整体框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。应当理解，此处所描 述的具体实例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
参见图1，本发明小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，采用目标识别跟踪闭环控制算 法，其用X坐标跟踪旋转方向，用Y坐标跟踪升降方向；图像传感器识别到小车B上的目标物 后返回其中心点的初始坐标(X0,Y0)，图像传感器测量出的下一帧数据中心坐标为(X1,Y1)，则可 得到偏差△X,△Y；将偏差△X输入到施力水平的PD控制中，得到舵机的输出值，将偏差△Y 输入施力升降的PD控制中，得到电机的输出值；
小车运动时，图像传感器根据物体在图像坐标系下的中心坐标，获得物体的宽度和高度， 并知道物体此时的面积大小，由于物体越近，面积就越大，物体越远，面积就越小，因此，我 们通过采集数据来拟合出物体离图像传感器的距离值；
小车知晓与红外物体的距离以及红外物体是否向下运动，通过用面积值可以判断，当面积 值小于一定值时，则判断红外物体向下运动；
由于物体倾斜，物体在摄像头XOY平面坐标系下会有一定的倾斜角度，导致其返回的面积 数据会发生变化，通过将此时摄像头识别的图形面积进行计算，可对物体面积进行校正。
图1为识别跟踪闭环控制框图，参照图1，图像传感器识别到小车B上的目标物后返回其 中心点的初始坐标(X0，Y0)，图像传感器测量出的下一帧数据中心坐标为(X1，Y1)，则可得到偏差 ΔX，ΔY。将偏差ΔX输入到施力水平的PD控制中，得到舵机的输出值，将偏差ΔY输入施力升 降的PD控制中，得到电机的输出值。
由于图像传感器可以返回物体的宽度和高度，也就是能够知道物体此时的面积大小。众所 周知，物体越近，面积就越大，物体越远，面积就越小，正是所谓的“近大远小”。所以，我们 可以采集数据来拟合出物体离图像传感器的距离值。
实施例2
参见图1、图2，本实施例的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，与实施例1的不同之 处在于：由于物体倾斜，物体在摄像头XOY平面坐标系下会有一定的倾斜角度，导致其返回的 面积数据会发生变化，再加上距离的变化，会同时改变摄像头返回的面积值。
图2为同一距离下，0°时刻和非0°时刻的面积示意图。
同一距离下，物体在0°时刻和非0°时刻的面积不同，物体在摄像头XOY平面坐标系下会 有一定的倾斜角度，导致其返回的面积数据会发生变化，再加上距离的变化，会同时改变摄像 头返回的面积值；图3为转换模型示意图，由于知道实物在图像传感器摄像头XOY平面坐标系 下的倾斜角度α、宽度P_Height、高度P_Width，可以通过这种转换模型建立如式3-1和3-2 所示的理论关系式，得出0°时刻的宽度Z_Height和高度Z_Width，以及0°时刻的面积值 Z_Area；
Z_Height×sin α+Z_Width×cos α＝P_Height 式3-1
Z_Height×cos α+Z_Width×sin α＝P_Width 式3-2
α、P_Height、P_Width均是已知量，Z_Height和Z_Width才是需要求的两个量，两个方程两个未知数，可以将式3-1、式3-2推导成以下结果：
则0°时刻的面积值Z_Area为：Z_Area＝Z_Height×Z_Width (式3-5)。
实施例3
参见图1～图4，本实施例的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，与实施例2的不同之 处在于：PID控制器中，r(t)为设定目标值，即需要达到的X，Y目标值；c(t)为实际输出值，即 实际得到的X，Y坐标值；e(t)为系统偏差值，即e(t)＝r(t)-c(t)；u(t)为控制量，即PID调节 参数整定的公式：
PID控制器中，控制器的输出与设定的偏差值成比例关系，当系统出现偏差时，比例P的调 节能减少偏差。该调节简单快速，可加快调节。但若P值过大，会降低系统稳定性，造成不稳 定，留有余差。积分I能消除P剩下的余差，提高无差度。偏差存在时间越短，积分作用越强， 但调节缓慢，波动加大，系统稳定性降低。微分D反映偏差的变化速率，能消除系统滞后现象， 超前调节，但容易引起系统振荡。
通过PD调节实现功能，则将式(4..1)改为
u(t)＝p×e(t)+D×Le(t)-e(t-1)] (4.2)
式(4.2)中e(t-1)即为上一次的偏差值。
图5为识别跟踪算法整体框图。我们设定的理想目标值为r(t)＝(x0,y0)，图像传感器识别 到机器人B上的红外LED阵列后返回的实际值为c(t)＝(x1,y1)，则可得到偏差ex(t)＝x0- x1、ey(t)＝y0-y1；
将偏差ex(t)输入到施力水平的PD控制中，得到舵机的输出值，将偏差ey(t)输入施力升降 的PD控制中，得到电机的输出值。
图4为PID主要原理图。P即为比例(Proportional)、I为积分(Integral)、D为微 分(Derivative)。
实施例4
本实施例的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，与前述各实施例不同的是：对于偶然 出现的图像丢失现象，需要得知此时视觉传感器是否捕获了图像，若确实发生丢失现象，上位 机需要告知下位机，让下位机进行特殊处理,在while(1)函数里，不断扫描丢图前保留的物体 宽度、高度值，判断是从哪个方向丢图。
图6为丢图示意图，丢图意味着目标物从图像中丢失，示意图中的4种情况认为属于丢图。
方框1为即将丢图。方框2为丢图临界。方框3为部分丢图。方框4为完全丢图。
实施例5
本实施例的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，与前述各实施例不同的是：红外LED 阵列是对称的，所以可以通过红外LED阵列在视觉传感器视野下的长宽比值来排除一些干扰。
红外LED阵列在视觉传感器视野下长：宽接近1:1。由此，可以在软件上首先判断视觉传 感器接收到的数据值其长/宽是否在1～1.1之间，是则可以判断为我们需要的数据，不是则舍 弃，下位机将不进行处理。
图7为识别跟踪算法整体框图。小车跟踪物体的整个运动过程中，目标识别物的坐标应是 平缓变化的，所以需要对视觉传感器接收到的数据进行递推中值滤波，滤除一些突变值。
递推中值滤波的主要思想是把连续N个(N为奇数)采样值看成一个队列，队列长度固定 为N。每当采样到一个新数据时，即放入队尾，实行先进先出的原则，舍弃原队首数据。再把N 次采样值按大小排序，取中间值为有效值。
本发明小车对红外物体检测及跟踪的方案，实现了小车对红外物体的距离和角度进行检测 和跟踪。上述具体实施方式用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神 和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，采用目标识别跟踪闭环控制算法，用X坐标跟踪旋转方向，用Y坐标跟踪升降方向；图像传感器识别到小车B上的目标物后返回其中心点的初始坐标(X0，Y0)，图像传感器测量出的下一帧数据中心坐标为(X1，Y1)，则可得到偏差ΔX，ΔY；将偏差ΔX输入到施力水平的PD控制中，得到舵机的输出值，将偏差ΔY输入施力升降的PD控制中，得到电机的输出值；其特征在于：
小车运动时，图像传感器根据物体在图像坐标系下的中心坐标，获得物体的宽度和高度，并知道物体此时的面积大小，由于物体越近，面积就越大，物体越远，面积就越小，因此，我们通过采集数据来拟合出物体离图像传感器的距离值；
小车知晓与红外物体的距离以及红外物体是否向下运动，通过用面积值可以判断，当面积值小于一定值时，则判断红外物体向下运动；
由于物体倾斜，物体在摄像头XOY平面坐标系下会有一定的倾斜角度，导致其返回的面积数据会发生变化，通过将此时摄像头识别的图形面积进行计算，可对物体面积进行校正。
2.根据权利要求1所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：同一距离下，物体在0°时刻和非0°时刻的面积不同，物体在摄像头XOY平面坐标系下会有一定的倾斜角度，导致其返回的面积数据会发生变化，再加上距离的变化，会同时改变摄像头返回的面积值；由于知道实物在图像传感器摄像头XOY平面坐标系下的倾斜角度α、宽度P_Height、高度P_Width，通过如式3-1和3-2所示的理论关系式建立转换模型，得出0°时刻的宽度Z_Height和高度Z_Width，以及0°时刻的面积值Z_Area；
Z_Height×sinα+Z_Width×cosα＝P_Height 式3-1
Z_Height×cosα+Z_Width×sinα＝P_Width 式3-2
α、P_Height、P_Width均是已知量，Z_Height和Z_Width才是需要求的两个量，两个方程两个未知数，可以将式3-1、式3-2推导成以下结果：
则0°时刻的面积值Z_Area为：Z_Area＝Z_Height×Z_Width (式3-5)。
3.根据权利要求1或2所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：PID控制器中，r(t)为设定目标值，即需要达到的X，Y目标值；c(t)为实际输出值，即实际得到的X，Y坐标值；e(t)为系统偏差值，即e(t)＝r(t)-c(t)；u(t)为控制量，即PID调节参数整定的公式：
控制器的输出与设定的偏差值成比例关系，当系统出现偏差时，比例P的调节能减少偏差，积分I能消除P剩下的余差，提高无差度，微分D反映偏差的变化速率，能消除系统滞后现象；
通过PD调节实现功能，则将式(4..1)改为
u(t)＝P×e(t)+D×[e(t)-e(t-1)] (4.2)
式(4.2)中e(t-1)即为上一次的偏差值；
我们设定的理想目标值为r(t)＝(x0，y0)，图像传感器识别到机器人B上的红外LED阵列后返回的实际值为c(t)＝(x1，y1)，则可得到偏差ex(t)＝x0-x1、ey(t)＝y0-y1；
将偏差ex(t)输入到施力水平的PD控制中，得到舵机的输出值，将偏差ey(t)输入施力升降的PD控制中，得到电机的输出值。
4.根据权利要求3所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：小车跟踪物体的整个运动过程中，目标识别物的坐标是平缓变化的，所以需要对图像传感器接收到的数据进行递推中值滤波，滤除一些突变值：所述的递推中值滤波主要是把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N，N为奇数；每当采样到一个新数据时，即放入队尾，实行先进先出的原则，舍弃原队首数据；再把N次采样值按大小排序，取中间值为有效值。
5.根据权利要求1或2所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：小车跟踪物体的整个运动过程中，目标识别物的坐标是平缓变化的，所以需要对图像传感器接收到的数据进行递推中值滤波，滤除一些突变值：所述的递推中值滤波主要是把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N，N为奇数；每当采样到一个新数据时，即放入队尾，实行先进先出的原则，舍弃原队首数据；再把N次采样值按大小排序，取中间值为有效值。
6.根据权利要求5所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：对于偶然出现的图像丢失现象，需要得知此时视觉传感器是否捕获了图像，若确实发生丢失现象，上位机需要告知下位机，让下位机进行特殊处理，在while(1)函数里，不断扫描丢图前保留的物体宽度、高度值，判断是从哪个方向丢图。
7.根据权利要求1、2或4所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：对于偶然出现的图像丢失现象，需要得知此时视觉传感器是否捕获了图像，若确实发生丢失现象，上位机需要告知下位机，让下位机进行特殊处理，在while(1)函数里，不断扫描丢图前保留的物体宽度、高度值，判断是从哪个方向丢图。
8.根据权利要求7所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：由于红外LED阵列是对称的，可以通过物体红外LED阵列在图像传感器视野下的长宽比值来排除一些干扰；红外LED阵列在视觉传感器视野下长：宽接近1∶1；由此，首先判断视觉传感器接收到的数据值其长/宽是否在1～1.1之间，如是则可以判断为我们需要的数据，不是则舍弃，下位机将不进行处理，然后通过PD调节实现对机器人的角度跟踪。
9.根据权利要求1、2、4或6所述的小车对红外物体检测、识别及跟踪方法，其特征在于：由于红外LED阵列是对称的，所以可以通过物体红外LED阵列在图像传感器视野下的长宽比值来排除一些干扰；红外LED阵列在视觉传感器视野下长：宽接近1∶1；由此，首先判断视觉传感器接收到的数据值其长/宽是否在1～1.1之间，如是则可以判断为我们需要的数据，不是则舍弃，下位机将不进行处理，然后通过PD调节实现对机器人的角度跟踪。
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