CN109375212B - 可移动无人平台中基于雷达和光电转台的目标检测方法 - Google Patents

可移动无人平台中基于雷达和光电转台的目标检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种可移动无人平台中基于雷达和光电转台的目标检测方法，主要解决现有技术中信息融合度低的问题。其实现方案是：1.规划执行搜寻任务的全局路径并使无人平台沿此路径进行运动；2.运动途中对待搜索目标进行检测和分类；3.将除概率最高以外的所有疑似目标点插入至全局路径中，并对最高概率目标点进行判断：若概率最高的目标点被判定为具有中等相似度，则以直线型路径行驶至该点，并返回2；若概率最高的目标点被判定为具有高等相似度，则以螺旋型路径行驶至该点进行多帧检测，直至满足判定条件将该目标点确定为最终目标。本发明提高了信息融合度，且稳健性强，可使用于多种类型的无人平台执行目标搜索任务。

Description

可移动无人平台中基于雷达和光电转台的目标检测方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种目标检测方法，适用于可移动无人平台中对特定目标的智能检测。
背景技术
随着机械自动化以及电子信息处理技术的日益发展与融合，移动无人智能处理平台随即问世。移动无人智能处理平台凭借其可以避免人为操作的不准确性、不安全性以及不稳定性，引发国内外越来越多的相关机构进行研发制作，因此相关技术层出不穷，呈现多样化发展。目前市场上出现了各种各样的可移动无人平台设备：如无人车、无人机、无人艇、机器人等；为了使这些无人设备感知周围的环境，又在这些平台上装配了各种各样包括雷达、激光、可见光转台、红外等不同种类信息采集设备。这些移动无人智能处理平台也根据其各自的特点被广泛应用于情报收集、监视侦察、精确打击、搜捕救援、水文地理勘察、反恐、中继通信等领域。
在这些装载多种信息采集设备的平台上，单个设备采集的信息往往会因为随机性和局限性不能很好地反映目标及其自身的当前状态，因而需要一种完备的系统机制合理地融合多种设备的信息来判断当前目标以及其自身的状态，以便该平台对相关任务做出及时而又准确地规划。
目前关于可移动无人平台设备的相关研究大多只注重从单个信息采集设备或简单结合几个信息采集设备去判断周围环境状况，如专利CN108832997A中描述的“一种无人机群搜索救援方法及系统”，其通过将无线电频谱探测源、SAR成像探测源以及光学成像探测源获取的数据进行融合，从而在所述疑似区域中确定出目标区域；然后通过搜索无人机携带的超宽带生命探测雷达对所述目标区域进行扫描，获取并回传所述目标区域内的生命体征状态信息。该方法虽然结合了多种信息采集设备的数据并使它们协同工作，但该方法目标检测流程较为简略，缺乏系统性和稳健性：如对于发现多个疑似目标后没有进行合理地逐个排查，这样会增大目标的漏检概率；并且在发现目标区域后无人机的路径规划也缺乏详细的描述，这样会使得设备多次重复地经过某一区域，增大目标搜寻时间和不必要的系统成本；探测时仅仅根据目标的物理特性感知疑似目标，具有片面性，这样使得目标的错检概率大大增加。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种可移动无人平台中基于雷达和光电转台的目标检测方法，以减小疑似目标的漏检概率和错检概率，降低搜索成本和搜索耗时，使得可移动无人平台的目标搜索更具系统性和稳定性。
为实现上述目的，本发明的实现方案如下:
(1)在可移动无人平台工作之前，根据目的地和出发地利用全局路径规划方法规划出全局路径；
(2)将准备就绪的可移动无人平台按照规划出的全局路径进行运动，并以频率f从光电转台设备上搭载的可见光相机中读取单帧可见光图像数据进行目标检测：
若在检测结果中未发现疑似目标，则继续按照当前全局路径运动，直至搜索任务结束；
若在检测结果中发现疑似目标，则执行(3)；
(3)从光电转台设备上搭载的可见光相机中连续读取多帧可见光图像数据进行多帧检测：
若在多帧图像中未发现疑似目标，返回(2)；
若在多帧图像中检测出K个疑似目标，则得到第i个疑似目标对应的检测概率为θi，执行(4)，其中i为1，2，…，K；
(4)根据搜索目标类型、周围环境情况以及具体搜索任务对漏检和错检率的要求定义目标置信度下限阈值ACKl以及目标置信度上限阈值ACKh，并对这K个疑似目标分别做以下操作：
若第i个疑似目标的置信概率θi<ACKl，则舍弃该疑似目标点；
若第i个疑似目标的置信概率θi≥ACKl，则保留该目标点检测信息及雷达设备中获取的关于该疑似目标点的位置信息；
(5)取保留下来的kres个疑似目标点中检测概率最大的点，作为首要探测目标点，并将其检测概率记为θmax，将其他kres-1个点加入到全局路径中，同时对首要探测目标点执行以下操作：
若ACKl≤θmax<ACKh，则根据首要探测目标点位置信息进行直线形局部路径规划，使无人平台以此局部路径运动,执行(6)；
若θmax>ACKh，则根据首要探测目标点的位置信息规划螺旋形局部路径，使无人平台以此局部路径运动，对首要探测目标进行多帧检测，统计这些检测结果中认定检测结果为搜寻目标的总次数Cnt，同时每到达一个局部路径规划点，执行(9)；
(6)设置首要探测目标的确认总次数PRI，并将PRI与上限阈值PRImax进行比较：
若PRI>PRImax，停止对首要探测目标点的确认，丢弃该首要探测目标点，返回(2)；
若PRI≤PRImax，对首要探测目标点的进行再一次确认，更新PRI为PRI+1，执行(7)；
(7)开启雷达设备实时探测无人平台与首要探测目标点的相对距离d，执行(8)；
(8)设定门限距离DACK，将相对距离d与该门限距离进行比较：
若d≥DACK，则返回(7)；
若d<DACK，执行(3)开始对首要探测目标点的再一次确认；
(9)对首要探测目标点进行目标检测，得到检测概率δ，并与目标置信度阈值ACK进行比较：
若δ≤ACK，则判定检测结果不是搜寻目标，执行(10)；
若δ>ACK，则判定检测结果是搜寻目标，更新Cnt的值为Cnt+1，执行(10)；
(10)将Cnt的值与门限阈值TER进行以下比较：
若Cnt≤TER，则判断无人平台是否到达局部路径的终点；如果还未到达局部路径的终点，返回(9)；如果已到达标局部路径的终点，认为该点不是目标，舍弃该疑似目标点，并返回(2)；
若Cnt>TER，确定为最终目标，目标搜索任务结束。
本发明与现有技术相比较，具有如下优点：
1.本发明通过在可移动无人平台上搭载转台、可见光相机、激光测距仪以及雷达设备，实时地获取无人平台以及疑似目标的各种信息，同时将这些信息进行融合处理，可使得可移动无人平台对疑似目标做出及时而又准确地处理；
2.本发明通过对疑似目标点进行多次确认，可降低由于硬件误差引起的目标错检率；同时对各种状态设置阈值进行判断，可避免可移动无人平台处理流程陷入死循环，提高了系统的稳定性。
3.本发明合理地将目标检测与路径规划进行综合处理，不仅使得可移动无人平台节约了能源及时间，而且降低了由于流程冗杂引起的目标漏检率。
附图说明
图1是本发明使用的可移动无人平台结构示意图。
图2是本发明的实现流程图。
图3是本发明中对搜索区域的路径规划的示意图。
图4是本发明中对疑似目标进行插点路径规划的示意图。
图5是本发明中发现探测目标后进行螺旋线路径规划的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本发明使用的无人平台，包括综合处理模块、雷达模块、激光测距模块、GPS定位模块、避障模块、运动控制模块、光电转台模块以及搭载在光电转台上的可见光相机模块和激光测距模块。其中：
雷达模块，用于获取疑似目标点位置信息及雷达图像；
激光测距模块，用于探测与实物之间的物理距离；
GPS定位模块，用于实时获取无人平台的位置信息及运动状态；
避障模块，结合从综合处理模块获取的障碍信息规划处避障路径使得无人平台规避障碍；
运动控制模块，根据综合处理模块发送的运动请求控制无人平台的各种机械运动；
可见光相机模块，根据拍摄请求信号对当前场景进行拍摄；
激光测距模块，根据测距请求信号对实物进行距离测量；
光电转台模块，用于旋转特定角度使得其上搭载的可见光相机模块和激光测距模块对准待测物；并可以使能可见光相机模块和激光测距模块进行工作，同时可以实时获取这两个模块的工作状态及工作数据；
综合处理模块，用于对各个模块获取的数据进行综合处理，同时根据这些数据的处理结果对相应模块状态进行调整，以此完成对待搜索目标的搜寻。
本发明正是完成综合处理模块的功能，即对可移动无人平台中基于雷达和光电转台的目标检测方法。
参照图2，本发明的实现步骤如下：
步骤1，完成可移动无人平台执行目标搜索任务前的全局路径规划工作。
本步骤的具体实现如下：
1a)根据目标搜索区域规划出一条从可移动无人平台当前位置到待搜索区域中心的直线；
1b)以直线路径的终点作为起点、待搜索区域范围的外接圆为边界画出一条螺旋形曲线，该曲线与步骤1a)中规划的直线共同组成全局路径，如图3所示。
步骤2，无人平台开始运动，并在运动途中对待搜索目标进行检测。
常用的目标检测算法有：基于R-CNN算法的目标检测、基于FAST R-CNN算法的目标检测、基于SSD算法的目标检测以及基于YOLO算法的目标检测算法等，本发明采用但不限于基于YOLO算法的目标检测方法对待搜索目标进行检测，其具体实现如下：
2a)向运动控制模块发送路径信息，使得准备就绪的可移动无人平台按照全局路径进行运动；
2b)在运动过程中，每到达全局路径的一个路径规划点时，发送转塔信息至转塔模块使转塔进行360度的旋转；同时以频率f向光电转台模块发送图像数据读取信号，使光电转台模块从可见光相机模块中读取单帧可见光图像数据
2c)利用光电转台模块读取的单帧可见光图像对待搜索目标进行检测，并对检测结果做以下判断：
若在检测结果中未发现疑似目标，则继续按照当前全局路径运动，直至搜索任务结束；
若在检测结果中发现疑似目标，则执行步骤3。
步骤3，对疑似目标进行多帧检测。
3a)向光电转台模块发送多帧图像读取信号，使得光电转台模块从可见光相机模块连续读取多帧可见光图像数据；
3b)利用光电转台模块中接收到的多帧可见光图像数据对疑似目标进行检测，并执行以下判断：
若在多帧图像中未发现疑似目标，返回步骤2；
若在多帧图像中检测出K个疑似目标，则得到第i个疑似目标对应的检测概率为θi，执行步骤4，其中i为1，2，…，K；
步骤4，对K个疑似目标进行部分舍弃。
4a)根据搜索目标类型、周围环境情况以及具体搜索任务对漏检率和错检率的要求定义目标置信度下限阈值ACKl以及目标置信度上限阈值ACKh；
4b)对步骤3得到的K个疑似目标依次做以下操作：
若第i个疑似目标的置信概率θi<ACKl，则舍弃该疑似目标点；
若第i个疑似目标的置信概率θi≥ACKl，从雷达模块中对该疑似目标的位置信息进行获取；
4c)统计经过步骤4b)后保留下来的疑似目标的总个数kres
步骤5，对保留下来的疑似目标点进行分类处理。
5a)将保留下来的kres个疑似目标点分为两类疑似目标点：将kres个疑似目标点中检测概率最大的点作为第一类疑似目标点，称作首要探测目标点，检测概率记为θmax；将kres个疑似目标点中除了首要探测目标点的其他疑似目标点作为第二类疑似目标点，称作次要探测目标点；
5b)将kres-1个次要目标点依次插入到全局路径中：
5b1)计算当前疑似目标点所在位置和当前全局路径间的最短距离dmin，并设定进行目标检测时的置信距离阈值D_MAX；
5b2)对是否将该点加入至全局路径中进行判断：
若dmin>D_MAX，则判定该疑似目标的位置不靠近移动无人平台行驶路径上，将疑似目标点位置加入到全局路径中，如图4所示；
若dmin≤D_MAX，则判定该疑似目标的位置靠近移动无人平台行驶的路径上，将该疑似目标舍弃；
5c)对首要探测目标点检测概率大小进行判断并采取不同的处理方式：
5c1)将首要探测目标点分为两类：若ACKl≤θmax<ACKh，称为中等相似度探测点，执行步骤5c2)；若θmax>ACKh，称为高等相似度探测点，执行步骤5c3)；
5c2)使可移动无人平台以直线形路径靠近中等相似度探测点，以便对该疑似目标进行多次确认，即先从GPS定位模块中获取可移动无人平台的当前位置信息，再根据可移动无人平台的位置信息以及首要探测目标点的位置信息画出一条从可移动无人平台当前位置到首要探测目标点的直线，将该直线作为本次确认的局部路径发送至运动控制模块，控制可移动无人平台沿着该路径开始运动，同时执行步骤6对首要探测目标进行再一次确认；
5c3)使可移动无人平台以螺旋形路径靠近高等相似度探测点，以便对该疑似目标进行多次探测，即先从GPS定位模块中获取可移动无人平台的当前位置信息；再计算首要探测目标点与无人平台的距离d，再以首要探测目标点为中心、d为半径的外接圆为边界画出一条从无人平台通往该点的螺旋形曲线，如图5所述；将得到的螺旋线作为本次探测的局部路径发送至运动控制模块，控制可移动无人平台沿着该路径开始运动，同时执行步骤9对首要探测目标进行多次探测。
步骤6,为保证系统稳定性，对中等相似度探测点进行再一次确认之前判断确认总次数是否超过限定次数。
将首要探测目标进行确认的总次数PRI与门限值PRImax进行比较：
若PRI>PRImax，丢弃该首要探测目标点，停止对首要探测目标点的确认，并向运动控制模块发送运动控制信息使无人平台停止在直线型局部路径上运动，返回步骤2；
若PRI≤PRImax，更新PRI为PRI+1，执行步骤7。
步骤7，寻找可移动无人平台开始进行本次确认的最佳位置。
7a)向运动控制模块发送运动控制信息使无人平台保持在直线型局部路径上运动；
7b)向激光测距模块发送测距信号，使激光测距仪实时测量无人平台与首要探测目标点的相对距离d；
7c)设定目标检测的置信门限距离DACK，执行步骤8。
步骤8，对中等相似度探测点进行最佳距离确认。
将当前相对距离d与门限距离DACK比较，判断是否为最佳距离：
若d≥DACK，则当前相对距离d不是进行确认的最佳距离，返回步骤7继续寻找进行最佳距离的确认；
若d<DACK，则当前相对距离d是要进行确认的最佳距离，发送转塔信息至转塔模块使转塔进行360度的旋转，并执行步骤3，开始本次确认。
步骤9，对高等相似度探测点进行多次检测，同时统计这些检测结果中认定检测结果为搜寻目标的总次数Cnt。
9a)向运动控制模块发送运动控制信息，使无人平台保持在螺旋型局部路径上运动；
9b)每到达一个局部路径规划点，从雷达模块读取高等相似度探测点的位置信息和无人平台当前运动信息，根据这些信息计算高等相似度探测点相对于无人平台的角度β；
9d)根据β值控制光电转台进行转动，并控制光电转台上搭载的可见光相机对准首要探测目标所在的位置，拍取单帧可见光图像数据；
9c)利用拍取的单帧可见光图像对高等相似度探测点进行检测，并得到检测概率δ，并与目标置信度阈值ACK进行比较：
若δ≤ACK，则判定检测结果不是搜寻目标；
若δ>ACK，则判定检测结果是搜寻目标，更新Cnt的值为Cnt+1，执行步骤10；
步骤10，判断是否可将该高等相似度探测点认定为最终目标点。
将Cnt的值与门限阈值TER进行以下比较：
若Cnt≤TER，则判断无人平台是否到达局部路径的终点；如果还未到达局部路径的终点，返回步骤9b)；如果已到达标局部路径的终点，认为该点不是目标，舍弃该疑似目标点，并返回步骤2；
若Cnt>TER，将该高等相似度探测点确定为最终目标，目标搜索任务结束。
以上描述仅是本发明的一个具体实例，并未构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离被发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修改和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权力要求保护范围之内。

Claims (6)

1.一种可移动无人平台中基于雷达和光电转台的目标检测方法，其特征在于，包括如下：
(1)在可移动无人平台工作之前，根据目的地和出发地利用全局路径规划方法规划出全局路径；
(2)将准备就绪的可移动无人平台按照规划出的全局路径进行运动，在运动途中，每到达全局路径的一个路径规划点时，控制转塔进行360度的旋转；并以频率f从光电转台设备上搭载的可见光相机中读取单帧可见光图像数据进行目标检测：
若在检测结果中未发现疑似目标，则继续按照当前全局路径运动，直至搜索任务结束；
若在检测结果中发现疑似目标，则执行(3)；
(3)从光电转台设备上搭载的可见光相机中连续读取多帧可见光图像数据进行多帧检测：
若在多帧图像中未发现疑似目标，返回(2)；
若在多帧图像中检测出K个疑似目标，则得到第i个疑似目标对应的检测概率为θi，执行(4)，其中i为1，2，…，K；
(4)根据搜索目标类型、周围环境情况以及具体搜索任务对漏检和错检率的要求定义目标置信度下限阈值ACKl以及目标置信度上限阈值ACKh，并对这K个疑似目标分别做以下操作：
若第i个疑似目标的检测概率θi<ACKl，则舍弃该疑似目标点；
若第i个疑似目标的检测概率θi≥ACKl，则保留该目标点检测信息及雷达设备中获取的关于该疑似目标点的位置信息；
(5)取保留下来的kres个疑似目标点中检测概率最大的点，作为首要探测目标点，并将其检测概率记为θmax，将其他kres-1个点加入到全局路径中，同时对首要探测目标点执行以下操作：
若ACKl≤θmax<ACKh，则根据首要探测目标点位置信息进行直线形局部路径规划，使无人平台以此局部路径运动,执行(6)；
若θmax>ACKh，则根据首要探测目标点的位置信息规划螺旋形局部路径，使无人平台以此局部路径运动，对首要探测目标进行多帧检测，统计这些检测结果中认定检测结果为搜寻目标的总次数Cnt，同时每到达一个局部路径规划点，执行(9)；
(6)设置首要探测目标的确认总次数PRI，并将PRI与上限阈值PRImax进行比较：
若PRI>PRImax，停止对首要探测目标点的确认，丢弃该首要探测目标点，返回(2)；
若PRI≤PRImax，更新PRI为PRI+1，执行(7)；
(7)开启雷达设备实时探测无人平台与首要探测目标点的相对距离d，执行(8)；
(8)设定门限距离DACK，将相对距离d与该门限距离进行比较：
若d≥DACK，则返回(7)；
若d<DACK，控制转塔进行360度的旋转，并执行(3)开始对首要探测目标点的再一次确认；
(9)对首要探测目标点进行目标检测，得到置信概率δ，并与目标置信度阈值ACK进行比较：
若δ≤ACK，则判定检测结果不是搜寻目标，执行(10)；
若δ>ACK，则判定检测结果是搜寻目标，更新Cnt的值为Cnt+1，执行(10)；
(10)将Cnt的值与门限阈值TER进行以下比较：
若Cnt≤TER，则判断无人平台是否到达局部路径的终点；如果还未到达局部路径的终点，返回(9)；如果已到达标局部路径的终点，认为该点不是目标，舍弃该疑似目标点，并返回(2)；
若Cnt>TER，确定为最终目标，目标搜索任务结束。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(1)中利用全局路径规划方法规划出全局路径，是先根据无人平台当前位置以及待搜索区域中心位置，画出一条从可移动无人平台当前位置到待搜索区域中心的直线；在以直线路径的终点作为起点、待搜索区域范围的外接圆为边界画出一条螺旋形曲线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(5)中将其他kres-1个点加入到全局路径中，其实现如下：
5a)计算当前疑似目标所在位置和当前全局路径间的最短距离dmin，并设定无人平台进行目标检测时的置信距离阈值D_MAX；
5b)判断该疑似目标所在的位置和移动无人平台的行驶路径是否靠近：
若dmin>D_MAX，则判定该疑似目标的位置不靠近移动无人平台行驶路径上，将疑似目标点位置加入到规划路径中；
若dmin≤D_MAX，则判定该疑似目标的位置靠近移动无人平台行驶路径上，将该疑似目标舍弃。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(5)中规划直线形局部路径，是先通过雷达获取可移动无人平台的位置信息、方位角以及首要探测目标的位置信息，画出一条从可移动无人平台当前位置到首要探测目标点的直线；再计算沿着直线行驶所需要的方位角，将可移动无人平台的方位调整到该方位角进行运动。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(5)中根据首要探测目标点位置信息规划螺旋形局部路径，是先计算首要探测目标点与无人平台的距离d，再以首要探测目标点为中心、d为半径的外接圆为边界画出一条从无人平台通往该点的螺旋形曲线。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(9)中对首要探测目标点进行目标检测，其实现如下：
9a)通过雷达读取关于首要探测目标点的位置信息和无人平台当前运动信息，计算首要探测目标点相对于无人平台的角度β；
9b)根据β值控制光电转台进行转动，并控制光电转台上搭载的可见光相机对准首要探测目标所在的位置拍取单帧可见光图像数据。
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