CN112783204A - 一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统及方法,属于航空工程目标跟踪应用领域。该系统包括:四旋翼无人机、遥控器8、PC端地面站9;无人机包括:摄像设备1、图像处理设备2、四旋翼控制板5;其中,摄像设备1用于实时拍摄地面的图像,并将图像传输给图像处理设备2;图像处理设备2用于处理摄像头拍摄的图像,并对图像进行压缩编码;四旋翼控制板5用于对压缩编码后的图像中目标位置进行实时跟踪解算;PC端地面站9用于输入飞行路径,接收跟踪解算结果以及四旋翼控制板5飞行状态参数。

Description

一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统及方法
技术领域
本发明涉及一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统及方法,属于航空工程目标跟踪应用领域。
背景技术
四旋翼无人机是一种有4个螺旋桨且螺旋桨呈十字形交叉的无人驾驶飞行器,共有4个电机控制螺旋桨旋转,对称的电机为一组。通过两组电机分别正逆时针旋转,抵消电机带来的扭力矩;通过控制两组电机的电流实现螺旋桨转速的改变,从而控制飞行器的飞行姿态。
由于具有结构简单、飞行灵活、低成本等特点,四旋翼无人机被广泛应用于军用领域的空中侦查、国土边境巡逻、地面目标跟踪等任务和民用领域的旅游航拍、农药喷洒、高压线缆检测等任务。在民用领域,国内的技术已经成熟。在军用领域,各科研院所近年来开展了广泛的研究,尤以地面目标的实时跟踪为研究重点,其将为军方精确地面目标打击提供技术支持。
发明内容
本发明的目的是:是设计一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统,通过图像处理设备对摄像设备采集的视频流进行压缩编码,减少传输的数据量和跟踪算法的处理量,在控制板中,通过小模板跟踪方法和预估算法的结合,实现机动目标的实时跟踪,随后,经地面站或者遥控器控制四旋翼无人机跟踪目标,提高四旋翼控制算法和目标跟踪算法的试验效率,为军事应用奠定技术基础。
本发明的技术方案是:
一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统,包括:
四旋翼无人机、遥控器8、PC端地面站9;无人机包括:摄像设备1、图像处理设备2、四旋翼控制板5;
其中,摄像设备1用于实时拍摄地面的图像,并将图像传输给图像处理设备2;图像处理设备2用于处理摄像头拍摄的图像,并对图像进行压缩编码;四旋翼控制板5用于对压缩编码后的图像中目标位置进行实时跟踪解算;PC端地面站9用于输入飞行路径,接收跟踪解算结果以及四旋翼控制板5飞行状态参数。
图像处理设备2包括:通信接口单元、图像编解码模块、图像流压缩模块、电源模块;
其中,通信接口单元与摄像设备、四旋翼控制板5建立通信;
图像编解码模块用于预先定义的API函数对摄像头拍摄的图像进行RGB三色解码,将十进制码值转换为二进制编码,或者将二进制码值转为图像的十进制码值;
图像流压缩模块负责对图像码值进行压缩编码,其中,将图像分割为重要信息和不重要信息,然后舍去不重要信息,后续对剩下的信息进行反解码;
电源模块负责用于图像处理设备的各子设备供电,并可人为注入电源故障,进行异常处理仿真。
四旋翼控制板5作为平台的核心部分,包括:控制算法模块、跟踪算法模块、通信接口模块、多传感器模块、无线传输模块、电源模块;
控制算法模块通过控制四个舵面的电流,改变电机的转速,从而控制四旋翼实现基础动作,或者基于前期规划的航路,结合离散地图,自主控制旋翼机压航线飞行;
跟踪算法模块提供小范围匹配跟踪、Meanshift跟踪、形态学跟踪,以及基于Kalman的Meanshift跟踪算法供用户选择;用于开展不同跟踪算法的性能测试,小范围匹配跟踪内含跟踪目标的图像模板;
通信接口模块在四旋翼控制板、遥控器8和PC端地面站9建立数据通信连接;
多传感器模块采集处理四旋翼无人机的多种传感器数据,包括气压计采集的高度数据、GPS模块采集的位置数据、惯性测量单元采集的加速度数据和角速度数据、磁航向计采集的航向角数据;
无线传输模块作为PC端地面站和四旋翼飞行器之间的通信桥梁,实现PC端地面站和四旋翼飞行器的四旋翼控制板之间的数据和指令传输,抗干扰能力强,传输速度可选择;
电源模块用于四旋翼控制板的各子设备供电,并可人为注入电源故障,进行异常处理仿真。
该系统还包括:调试设备3;
调试设备3使用PC电脑,负责对图像处理设备进行软件调整,采用PC-Linux虚拟机系统和Windows系统,PC-Linux虚拟机系统对软件代码交叉编译,生成可执行文件,Windows系统为用户熟悉的操纵系统,通过V6.0编写调试界面。
一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪方法,包括:
步骤1、获取当前图像;
步骤2、获取上一次目标的准确位置或估计的目标位置;
步骤3、在上一次的目标的准确位置或估计的目标位置的匹配范围内确定在当前图像中目标位置;
步骤4、根据存储的目标运动特性,估计当前的目标位置;
步骤5、根据估计出当前的目标位置修正确定的目标位置,得到并存储当前目标的准确位置至目标的历史位置的数据库中;
步骤6、若在当前图像中没有发现目标,认为目标被遮挡,根据存储的目标运动特性,估计当前的目标位置,并将估计出的目标位置存储到目标的历史位置的数据库中;
其中,目标运动特性是根据目标的历史位置计算得到的。
获取当前图像,包括:
获取摄像设备拍摄的实时图像;
预先定义的API函数对实时图像进行RGB三色解码,将十进制码值转换为二进制码值;
对图像的二进制码值进行压缩编码,其中,将图像分割为重要信息和不重要信息,然后舍去不重要信息,后续对剩下的信息进行反解码,得到压缩后的图像作为当前图像。
所述方法还包括:
若至少连续n次在图像中都没有发现目标,则在当前图像的整个区域内寻找目标,至少连续n次中的最后一次为当前这一次,n为正整数。
在上一次的目标的准确位置或估计的目标位置的匹配范围内确定在当前图像中目标位置,包括:
采用模板匹配方法,在该匹配范围内的当前图像中根据预设的目标模板匹配目标,得到当前图像中目标位置;
或,
采用Meanshift方法,该匹配范围内的当前图像中计算出目标位置。
步骤4和步骤6的修正方法采用卡尔曼预估方法;步骤5的修正方法采用平均法。
本发明的优点和有益效果是:
1)完整的跟踪系统设计,包括四旋翼无人机、PC端地面站、遥控器等,为其军事应用奠定技术基础,提高了试验效率,缩短了研发周期,减少了研究成本。
2)实时跟踪算法的应用创新,通过图像压缩方法减少处理的数据量,通过小范围匹配跟踪进一步减少算法的处理量,通过基于Kalman的改进Meanshift跟踪方法,提高跟踪方法的鲁棒性。
3)良好的算法可扩展性、模型可裁剪性和设备可复用性,控制算法和跟踪算法采用模块化设计,可进行升级和扩展,试验人员可以根据需要选择算法模块,实现选择性验证。
4)收益显著,本四旋翼无人机跟踪系统取得了试验的成功,高效完成了相关算法试验,整套技术为某型号军用无人机提供支持。
附图说明
图1为本发明的组成结构图;
图2为本发明的四旋翼无人机PC端地面站;
图3为本发明的一个实施流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作详细描述:
一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统,如图1所示,由摄像设备1、图像处理设备2、调试设备3、有限传输4、四旋翼控制板5、无线传输6、无线传输7、遥控器8、PC端地面站9组成,进行四旋翼的控制算法、目标跟踪算法、无线传输、图像编解码等相关功能的仿真,并通过可视化环境对地面机动目标进行跟踪引导。
摄像设备1由摄像头、云台组成,实时拍摄地面的图像,并将图像传输给图像处理设备2,相机的有效像素为1200万,最大码率为20Mbps,三轴机械云台支持小范围角度的俯仰、滚转、偏航。
图像处理设备2以QS-PTA80 ARM板为硬件设备载体,CPU采用四核2.0G CortexA15和四核1.0G Cortex A7,操纵系统采用Linux系统,由通信接口单元、图像编解码模块、图像流压缩模块、电源模块组成,负责处理摄像头拍摄的图像,并对图像进行压缩编码;
通信接口单元以与摄像设备、有限传输模块建立通信为目标,负责数据的实时收发,其接收摄像设备的视频流,按照编解码规则进行解码,并将压缩后的数据发送给有线传输模块;
图像编解码模块负责对图像流进行编码和解码,通过预先定义的API函数对摄像头拍摄的图像进行RGB三色解码,将十进制码值转换为二进制编码,或者将二进制码值转为图像的十进制码值;
图像流压缩模块负责对图像码值进行压缩编码,由于高清图像的二进制数据多,占用带宽大,导致通信时间长,影响处理速度和传输速度,因此需要采用压缩编码技术减小数据负担,思想为:将图像分割为重要信息和不重要信息,然后舍去不重要信息,后续对剩下的信息进行反解码,具体使用哈弗曼编码规则对图像码值进行压缩编码,依次通过图像分割、颜色空间转换RGB->YcbCr、离散余弦变换、数据量化、编码表转化等流程,有效减小图像的大小,加快传输速度;
电源模块负责用于图像处理设备的各子设备供电,并可人为注入电源故障,进行异常处理仿真。
调试设备3使用PC电脑,负责对图像处理设备进行软件调整,采用PC-Linux虚拟机系统和Windows系统,PC-Linux虚拟机系统对软件代码交叉编译,生成可执行文件,Windows系统为用户熟悉的操纵系统,通过V6.0编写调试界面。
有线传输4以在图像处理设备2、四旋翼控制板5间建立数据通信连接为目标,由总线接口板卡、线缆模块组成,构建数据通信媒介,用于向四旋翼控制板回传经压缩后的图像。
四旋翼控制板5作为平台的核心部分,直接影响到图像处理设备的数据能否正常传输和下位机的程序能否正常写入,提供控制算法模块、跟踪算法模块、通信接口模块、多传感器模块、无线传输模块、信号指示灯模块;
控制算法模块通过控制四个舵面的电流,改变电机的转速,从而控制四旋翼实现俯仰、滚转、偏航等基础动作,或者基于前期规划的航路,结合离散地图,自主控制旋翼机压航线飞行;
跟踪算法模块包括小范围匹配跟踪、Meanshift跟踪、形态学跟踪,以及基于Kalman的预估等算法,供用户选择,用于开展不同跟踪算法的性能测试,内含跟踪目标的图像模板;
小范围匹配跟踪:在第一次跟踪的时候,对整幅图像进行模板配平,得到最佳匹配位置,当得到最佳匹配位置后,判断此次匹配系数是否满足匹配要求,如果不满足,重新以整幅图像的区域作为匹配范围,如果满足,以该位置为原点,取200像素的圆形区域作为之后的匹配范围,在矩形区域内使用模板配平算法,得到最佳匹配位置,判断此次匹配系数是否满足设定要求,如果不满足,重新以整幅图像的区域作为匹配范围,如果满足,循环执行;
基于Kalman的预估跟踪:当目标没有被当目标没有被遮挡时,利用小范围匹配算法或MeanShift算法得到目标在图像中的位置,然后通过Kalman修正得到目标位置,在目标运动过程中,实时保存Kalman预估的目标前四拍运动速度,当目标被遮挡时,使用Kalman预估实时保存的前四拍速度平均值作为目标的运动速度,利用Kalman滤波器估计出目标的位置,直至小范围匹配算法或MeanShift算法重新找到目标,当目标未被遮挡时,重新将小范围匹配算法或MeanShift算法重新作为主跟踪器的算法;
通信接口模块以在有线传输、无线传输和四旋翼控制板间建立数据通信连接为目标,包括与图像处理设备建立有限传输通道和与遥控器、PC端地面站建立无线传输通道;
多传感器模块采集处理多种传感器的数据,包括气压计采集的高度数据、GPS模块采集的位置数据、惯性测量单元采集的加速度数据和角速度数据、磁航向计采集的航向角数据等;
无线传输模块作为PC端地面站和四旋翼飞行器之间的通信桥梁,实现PC端地面站和四旋翼飞行器的四旋翼控制板之间的数据和指令传输,抗干扰能力强,传输速度可选择;
电源模块负责用于四旋翼控制板的各子设备供电,并可人为注入电源故障,进行异常处理仿真。
无线传输6以在四旋翼控制板5、PC端地面站9间建立数据通信连接为目标,选用工业级无线串口,构建数据通信媒介,用于向PC端地面站传送经过压缩后的图像信息、机动目标跟踪的位置信息、四旋翼飞行状态参数信息等,向四旋翼控制板传送飞行路径规划信息、飞行控制指令信息、离线地图信息等;
无线传输7以在四旋翼控制板5、遥控器8间建立数据通信连接为目标,选用工业级无线串口,构建数据通信媒介,用于向遥控器传送四旋翼控制板的状态信息,向四旋翼控制板传送飞行控制指令信息;
遥控器8选用Futaba,向四旋翼控制板传送飞行控制指令信息,包括前进、后退、左转、右转、加速、减速等指令;
PC端地面站9作为人机交互的接口,向用户实时显示飞行地图、飞行器状态参数等信息,提供飞行路径规划模块、状态参数显示模块、通信数据存储模块、离线地图加载模块、通信接口模块、电源模块;
飞行路径规划模块根据地面任务全局规划和实时地形情况,进行四旋翼飞行器的飞行路径规划;
状态参数显示模块实时显示四旋翼飞行器的状态,包括位置信息、加速度信息、角速度信息、速度信息、航向角信息等;
通信数据存储模块实时存储机动目标的跟踪位置信息、四旋翼的飞行状态参数、故障时刻的飞行状态信息等;
离线地图加载模块将用于存储和更新下载的飞行地图,用于四旋翼无人机飞行时,躲避障碍物;
通信接口模块接收无线传输发送的压缩后图像信息、机动目标跟踪的位置信息、飞行状态参数信息等,以及实现离线地图的加载与更新;
电源模块负责用于PC端地面站的各子设备供电,并可人为注入电源故障,进行异常处理仿真。
图2本发明一个实施例原理图说明了一种四旋翼无人机地面站目标实时跟踪系统的实现原理。
图2中四旋翼无人机地面站目标实时跟踪系统控制装置提供有:人机界面201选择开关、俯仰角速度202显示窗口、第三电机203显示窗口、数字地图204显示窗口、故障代码205显示窗口,以及其他用于状态参数显示的参数显示窗口。
四旋翼无人机进行机动目标实时跟踪时,试验人员通过人机界面201选择开关,选择常规数据、传感器数据、航迹规划、控制模态、故障回放的任一界面,进行相关数据的查看和参数设置;
进行机动目标实时跟踪时,需要通过俯仰角速度202显示窗口,实时查看四旋翼无人机的俯仰角速度;
进行机动目标实时跟踪时,需要通过第三电机203显示窗口,实时查看四旋翼无人机的电机转速;
进行机动目标实时跟踪时,需要通过数字地图204显示窗口,实时查看四旋翼无人机的位置;
进行机动目标实时跟踪时,当出现飞行故障或者跟踪故障时,需要通过故障代码205显示窗口,查看故障代码,分析故障原因。
本发明的一种四旋翼无人机地面站机动目标实时跟踪系统流程说明了其实现方法,如图3所示,包括以下详细步骤:
S1:试验开始,执行301;
S2:执行302,四旋翼无人机上电,检查四旋翼的工作状态正常,具备试验测试条件;
S3:执行303,PC端地面站上电,检查地面站的工作状态正常,具备试验测试条件;
S4:执行304,设置飞行航迹,基于下载的离线地图和试验区域,规划四旋翼无人机的飞行航迹;
S5:执行305,摄像头拍摄图像,对采集的图像流进行解码,随后对二进制码值进行压缩编码;
S6:执行306,判断四旋翼是否发现目标,如果未发现目标,继续寻找目标,如果发现目标,转入S7;
S7:执行307,采集拍摄的目标区域图像,并对图像进行解码和压缩编码;
S8:执行308,对目标的遮挡情况进行判断,如果目标被遮挡,转入S9,如果目标未被遮挡,跳转入S10;
S9:执行309,利用Kalman滤波器估计出目标的位置,直至目标跟踪算法重新找到目标;
S10:执行310,利用MeanShift算法和小范围匹配算法跟踪目标,并计算出目标的位置;
S11:执行311,通过Kalman修正得到目标的准确位置;
S12:执行312,将机动目标的位置信息、四旋翼无人机状态信息等回传到PC端地面站,供操作人员使用;
S13:执行313,由操作人员决定是否继续试验,如果继续试验,跳转入S6,如果停止试验,跳转入S14;
S14:执行314,结束试验。
本发明设计了一种四旋翼无人机地面站目标实时跟踪系统,设计了四旋翼无人机的飞行控制、目标跟踪、人机交互整个体系,通过压缩编码、小模板跟踪方法和预估算法结合等方法,实现了机动目标的实时跟踪。
本发明不局限于上述四旋翼无人机地面站目标实时跟踪系统,任何人在发明的启示下都可得出其他系统,凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案,均落在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪系统,其特征在于,包括:
四旋翼无人机、遥控器(8)、PC端地面站(9);无人机包括:摄像设备(1)、图像处理设备(2)、四旋翼控制板(5);
其中,摄像设备(1)用于实时拍摄地面的图像,并将图像传输给图像处理设备(2);图像处理设备(2)用于处理摄像头拍摄的图像,并对图像进行压缩编码;四旋翼控制板(5)用于对压缩编码后的图像中目标位置进行实时跟踪解算;PC端地面站(9)用于输入飞行路径,接收跟踪解算结果以及四旋翼控制板(5)飞行状态参数。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,图像处理设备(2)包括:通信接口单元、图像编解码模块、图像流压缩模块、电源模块;
其中,通信接口单元与摄像设备、四旋翼控制板(5)建立通信;
图像编解码模块用于预先定义的API函数对摄像头拍摄的图像进行RGB三色解码,将十进制码值转换为二进制编码,或者将二进制码值转为图像的十进制码值;
图像流压缩模块负责对图像码值进行压缩编码,其中,将图像分割为重要信息和不重要信息,然后舍去不重要信息,后续对剩下的信息进行反解码;
电源模块负责用于图像处理设备的各子设备供电,并可人为注入电源故障,进行异常处理仿真。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,四旋翼控制板(5)作为平台的核心部分,包括:控制算法模块、跟踪算法模块、通信接口模块、多传感器模块、无线传输模块、电源模块;
控制算法模块通过控制四个舵面的电流,改变电机的转速,从而控制四旋翼实现基础动作,或者基于前期规划的航路,结合离散地图,自主控制旋翼机压航线飞行;
跟踪算法模块提供小范围匹配跟踪、Meanshift跟踪、形态学跟踪,以及基于Kalman的Meanshift跟踪算法供用户选择;用于开展不同跟踪算法的性能测试,小范围匹配跟踪内含跟踪目标的图像模板;
通信接口模块在四旋翼控制板、遥控器(8)和PC端地面站(9)建立数据通信连接;
多传感器模块采集处理四旋翼无人机的多种传感器数据,包括气压计采集的高度数据、GPS模块采集的位置数据、惯性测量单元采集的加速度数据和角速度数据、磁航向计采集的航向角数据;
无线传输模块作为PC端地面站和四旋翼飞行器之间的通信桥梁,实现PC端地面站和四旋翼飞行器的四旋翼控制板之间的数据和指令传输,抗干扰能力强,传输速度可选择;
电源模块用于四旋翼控制板的各子设备供电,并可人为注入电源故障,进行异常处理仿真。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,该系统还包括:调试设备(3);
调试设备(3)使用PC电脑,负责对图像处理设备进行软件调整,采用PC-Linux虚拟机系统和Windows系统,PC-Linux虚拟机系统对软件代码交叉编译,生成可执行文件,Windows系统为用户熟悉的操纵系统,通过V6.0编写调试界面。
5.一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪方法,其特征在于,包括:
步骤1、获取当前图像;
步骤2、获取上一次目标的准确位置或估计的目标位置;
步骤3、在上一次的目标的准确位置或估计的目标位置的匹配范围内确定在当前图像中目标位置;
步骤4、根据存储的目标运动特性,估计当前的目标位置;
步骤5、根据估计出当前的目标位置修正确定的目标位置,得到并存储当前目标的准确位置至目标的历史位置的数据库中;
步骤6、若在当前图像中没有发现目标,认为目标被遮挡,根据存储的目标运动特性,估计当前的目标位置,并将估计出的目标位置存储到目标的历史位置的数据库中;
其中,目标运动特性是根据目标的历史位置计算得到的。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,获取当前图像,包括:
获取摄像设备拍摄的实时图像;
预先定义的API函数对实时图像进行RGB三色解码,将十进制码值转换为二进制码值;
对图像的二进制码值进行压缩编码,其中,将图像分割为重要信息和不重要信息,然后舍去不重要信息,后续对剩下的信息进行反解码,得到压缩后的图像作为当前图像。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若至少连续n次在图像中都没有发现目标,则在当前图像的整个区域内寻找目标,至少连续n次中的最后一次为当前这一次,n为正整数。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在上一次的目标的准确位置或估计的目标位置的匹配范围内确定在当前图像中目标位置,包括:
采用模板匹配方法,在该匹配范围内的当前图像中根据预设的目标模板匹配目标,得到当前图像中目标位置;
或,
采用Meanshift方法,该匹配范围内的当前图像中计算出目标位置。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤4和步骤6的修正方法采用卡尔曼预估方法;步骤5的修正方法采用平均法。
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