[發(fā)明專利]一種無人飛行器視覺自主導(dǎo)引著陸的目標(biāo)跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210152444.8
• 申請日: 2012-05-16
• 公開（公告）號(hào): CN102722697A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭智輝;汪渤;高志峰;周志強(qiáng);董明杰;石永生;沈軍;李筍;王海螺
• 申請（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/60
• 代理公司: 北京理工大學(xué)專利中心 11120
• 代理人: 李愛英;張利萍

1.一種無人飛行器視覺自主導(dǎo)引著陸的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、機(jī)載攝像機(jī)采集著陸目標(biāo)點(diǎn)模板圖像并對模板圖像進(jìn)行仿射光照歸一化處理，得到歸一化之后的模板圖像I_norm(x)，其中x表示模板圖像中像素點(diǎn)的坐標(biāo)；

步驟2、對歸一化后的模板圖像I_norm(x)進(jìn)行特征提取，得到具有N個(gè)特征點(diǎn)的特征模板圖像；

步驟3、離線方式訓(xùn)練模板圖像在m組不同運(yùn)動(dòng)范圍下對應(yīng)的先驗(yàn)誤差Jacobian矩陣,具體方法如下：

設(shè)定無人飛行器的運(yùn)動(dòng)幅度范圍S，將運(yùn)動(dòng)幅度范圍S從小到大均分成m段運(yùn)動(dòng)范圍，針對特征模板圖像在每一段運(yùn)動(dòng)范圍，采用透視變換方法對特征模板圖像隨機(jī)變形：即將特征模板圖像的4個(gè)頂點(diǎn)在該段運(yùn)動(dòng)范圍內(nèi)分別隨機(jī)移動(dòng)一次作為一次隨機(jī)變形，得到一幅變形后的特征模板圖像，將特征模板圖像按照上述方式移動(dòng)N_p次，且滿足N_p□N，得到特征模板圖像與隨機(jī)變形后的N_p幅圖像之間的透視變換關(guān)系矩陣δμ11δμ12···δμ1Np············δμj1δμj2···δμjNp············δμn1δμn2···δμnNp,]]>計(jì)算隨機(jī)變形后的N_p幅特征模板圖像相對于變形前的特征模板圖像的對應(yīng)特征點(diǎn)之間的灰度誤差向量矩陣e11e12···e1Np············ej1ej2···ejNp············en1en2···enNp;]]>其中，透視變換關(guān)系矩陣中的第k列δμk=[δμ1k,δμ2k,...,δμnk]T]]>表示第k次變換得到的圖像與特征模板圖像之間的透視變換關(guān)系對應(yīng)的參數(shù)向量，灰度誤差向量矩陣中的第k列表示第k次變換得到的圖像與特征模板圖像對應(yīng)特征點(diǎn)之間的灰度誤向量，k∈[1,N_p]，n＝8；

然后再根據(jù)公式a11···a1j···a1N···············ai1···aij···aiN···············an1···anj···anNe11e12···e1Np············ej1ej2···ejNp············eN1eN2···eNNp=δμ11δμ12···δμ1Np············δμj1δμj2···δμjNp············δμn1δμn2···δμnNp]]>求得每一段運(yùn)動(dòng)范圍對應(yīng)的先驗(yàn)誤差Jacobian矩陣A_h[i],其中

步驟4、實(shí)際跟蹤過程之初，對機(jī)載攝像機(jī)在t₀時(shí)刻獲得的圖像采用步驟1的方法進(jìn)行仿射光照歸一化處理，然后確定步驟2得到的特征模板圖像在t₀時(shí)刻圖像幀中的位置，將該位置在t₀時(shí)刻圖像幀中的區(qū)域圖像定義為目標(biāo)跟蹤區(qū)域，采用步驟2的特征提取方法對目標(biāo)跟蹤區(qū)域圖像進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)跟蹤模板圖像I(x,t₀)；

步驟5、對無人飛行器獲得的t時(shí)刻的實(shí)時(shí)輸入圖像采用步驟1的方法進(jìn)行仿射光照歸一化處理，得到當(dāng)前輸入圖像；然后再進(jìn)行在線跟蹤，具體步驟如下：

5-1、通過最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)O(μ(t))＝||I(f(x;μ(t)),t)-I(x,t₀)||²計(jì)算目標(biāo)跟蹤模板圖像在t時(shí)刻的變換參數(shù)μ(t)，使該變換參數(shù)μ(t)對目標(biāo)跟蹤模板圖像I(x,t₀)進(jìn)行變換后得到的圖像I(f(x;μ(t)),t)與目標(biāo)跟蹤模板圖像I(x,t₀)的差異最小；

5-2、采用步驟5-1計(jì)算得到的變換參數(shù)μ(t)對目標(biāo)跟蹤模板圖像I(x,t₀)進(jìn)行變換得到圖像I(f(x;μ(t)),t₀)，以t時(shí)刻的變換參數(shù)μ(t)代替t+τ時(shí)刻的變換參數(shù)μ(t+τ)，計(jì)算圖像I(f(x;μ(t)),t₀)在t+τ時(shí)刻的輸入圖像I(f(x;μ(t)),t+τ)，其中τ是無人飛行器采集圖像的最小時(shí)間間隔；

5-3、計(jì)算輸入圖像I(f(x；μ(t))，t+τ)與目標(biāo)跟蹤模板圖像I(x,t₀)之間的對應(yīng)特征點(diǎn)之間的灰度誤差圖像e(t)＝I(x，t₀)-I(f(x；μ(t))，t+τ)；令i＝m，j=1；

5-4、計(jì)算Δμ(t+τ)＝A_h[i]e(t)；

5-5、首先計(jì)算當(dāng)前輸入圖像和目標(biāo)跟蹤模板圖像I(x,t₀)之間的透視變換矩陣F(μ(t))，再計(jì)算t+τ時(shí)刻的輸入圖像相對于目標(biāo)跟蹤模板圖像的透視變換矩陣：F(μ(t+τ))＝F(μ(t))F^-1(Δμ(t+τ))；

5-6、判斷Δμ(t+τ)與ε的關(guān)系：

當(dāng)Δμ(t+τ)≥ε時(shí)，計(jì)算e(t)=I(x,t₀)-I(F(μ(t+τ))x,t+τ)，j=j+1，其中I(F(μ(t+τ))x,t+τ)表示目標(biāo)跟蹤模板圖像I(x,t₀)經(jīng)過透視變換矩陣F(μ(t+τ))變換的圖像；

再判斷j與n_iter的關(guān)系：

當(dāng)j□n_iter時(shí)，執(zhí)行步驟5-4；

當(dāng)j＞n_iter時(shí)，執(zhí)行步驟5-7；

當(dāng)Δμ(t+τ)＜ε，i＝i-1；

當(dāng)i＞1時(shí)，執(zhí)行步驟5-4；

當(dāng)i＝1時(shí)，執(zhí)行步驟5-7；

其中n_iter為迭代次數(shù)，取5□n_iter□15；ε為跟蹤精度閾值矢量，其維數(shù)與t+τ時(shí)刻的Δμ(t+τ)相同，ε＝[ε₁,ε₂,...,ε_n]^T，其中ε₁＝ε₂＝...＝ε_n；

5-7、將F(μ(t+τ))發(fā)送給無人飛行器控制系統(tǒng)，無人飛行器根據(jù)F(μ(t+τ))進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。