[發明專利]一種基于同心圓特征的納型無人機目標跟蹤方法

在審

• 申請號: 201810587220.7
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN108563236A
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: 孟子陽;劉宇真
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G05D1/08
• 分類號: G05D1/08;G05D1/10
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 廖元秋

1.一種基于同心圓特征的納型無人機目標跟蹤方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

(1)在納型無人機上分別安裝攝像頭、模擬圖傳和電池；所述攝像頭、模擬圖傳和電池分別固定在納型無人機主體上，攝像頭的圖像輸出端連接模擬圖傳的圖像輸入端，攝像頭、模擬圖傳和納型無人機分別與電池連接，模擬圖傳和納型無人機分別通過無線與地面計算機連接；其中，所述攝像頭安放在無人機正上方，攝像頭的鏡頭平面與無人機頂面垂直且朝向無人機前進方向；

(2)設定作為納型無人機的跟蹤目標的黑白相間的同心圓；

(3)令納型無人機從地面起飛，記錄當前時刻的時間戳為t₁；

(4)納型無人機上安裝的攝像頭實時拍攝圖像，將該圖像記為當前圖像，并經模擬圖傳將當前圖像發送至地面計算機；

(5)地面計算機利用目標識別算法，對接收到的圖像進行識別；具體步驟如下：

(5-1)地面計算機對步驟(4)接收到的圖像進行預處理，對圖像濾除噪聲；

(5-2)采用求平均值的方法對預處理完畢的圖像進行灰度處理，得到每張圖像對應的灰度圖；圖像中像素點(i,j)的灰度值Gray(i,j)表達式如下：

Gray(i,j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3

其中R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分別代表圖像中坐標為(i,j)像素點的R、G、B分量；

(5-3)對步驟(5-2)得到的灰度圖進行閾值處理；設定二值化閾值并判定：若步驟(5-2)得到的灰度圖中任一像素點灰度值大于二值化閾值，則將該像素點的灰度值設為255；否則，則將像素點的灰度值設為0；得到二值化后的圖像；

(5-4)檢測二值化后圖像中的所有閉合輪廓，并將每個閉合輪廓以點集數組的方式存儲，令C[i]代表二值化后圖像中第i個閉合輪廓，則其中代表構成第i個閉合輪廓的第m個像素點，該像素點的坐標為(x_m,y_m)；

(5-5)設定點數閾值，判斷步驟(5-4)得到的每個閉合輪廓中所包含的像素點數是否大于該點數閾值：若是，則保存該閉合輪廓；反之則丟棄該閉合輪廓；

(5-6)對于經過(5-5)后保留的所有閉合輪廓，依次將其編號為1,2,…,n，并令初始數值j＝1；

(5-7)判定j是否大于n：若大于，則認為該圖像中未成功識別同心圓目標，則進入步驟(5-10)；若j小于等于n，則進入步驟(5-8)；

(5-8)判斷第j個閉合輪廓是否存在對應父輪廓：若不存在，則丟棄第j個閉合輪廓，令j＝j+1，重新返回步驟(5-7)；若存在，則分別用橢圓去擬合第j個閉合輪廓以及其對應的父輪廓，求得兩個輪廓分別對應的橢圓方程；

(5-9)對于第j個閉合輪廓及其對應的父輪廓，分別計算兩個輪廓對應的橢圓擬合誤差，定義每個橢圓的擬合誤差為其中，a代表輪廓中不滿足對應橢圓方程的像素點數，b代表該輪廓總包含像素點數；

判定兩個擬合誤差是否均小于設定的橢圓擬合誤差閾值：

若任一橢圓的擬合誤差大于橢圓擬合誤差閾值，則丟棄第j個閉合輪廓，令j＝j+1，重新返回步驟(5-7)；

若兩個橢圓的擬合誤差均小于等于橢圓擬合誤差閾值，則判定兩個橢圓的長軸之比或短軸之比是否屬于預設半徑比范圍內：若不屬于此范圍，則丟棄第j個閉合輪廓，令j＝j+1，重新返回步驟(5-7)；若屬于，則第j個閉合輪廓及其對應的父輪廓即為圖像中的同心圓目標，該圖像中同心圓目標識別成功，進入步驟(5-11)；

(5-10)若圖像中未成功識別同心圓目標，則記當前時刻的時間戳為t₂，計算兩個時間戳之間的時間差t₂-t₁，并判斷時間差是否超過設定的時間閾值t_s：若超過，則進入步驟(6)；若未超過，則重新返回步驟(4)；

(5-11)若圖像中成功識別同心圓目標，則更新當前時刻的時間戳為新的t₁，分別計算當前時間戳下同心圓目標與無人機x軸方向上的相對像素距離Δx^p，y軸方向上的相對像素距離Δy^p，z軸方向上的相對像素距離Δz^p，進入步驟(7)；具體步驟如下：

(5-11-1)設步驟(5-8)求得的閉合輪廓及其父輪廓分別對應的橢圓中心點坐標分別為(y₁,z₁)、(y₂,z₂)，則同心圓目標中心點在圖像中的像素坐標為((y₁+y₂)/2,(z₁+z₂)/2)；

(5-11-2)分別計算同心圓目標與無人機在沿y軸方向和沿z軸方向上的相對像素距離；設攝像頭拍攝的圖像分辨率為L*W，L為長度，W為寬度，則同心圓目標與無人機沿y軸方向相對像素距離為：Δy^p＝(y₁+y₂)/2-L/2，沿z軸方向上的相對像素距離為：Δz^p＝(z₁+z₂)/2-W/2；

(5-11-3)計算同心圓目標與無人機在沿x軸方向上的相對像素距離；

假設無人機與目標保持距離為D₁米，且距離為D₁時對應的圖像中同心圓目標的外圓直徑為r₁；當前圖像中同心圓目標的父輪廓對應橢圓軸長為r，軸長r＝(h+w)/2，其中h為父輪廓對應橢圓長軸距離，w為父輪廓對應橢圓的短軸距離，則當前圖像中同心圓目標與無人機x軸方向上的相對像素距離為

(6)無人機自動降落著陸，方法結束；

(7)利用步驟(5)的結果，地面計算機根據視覺控制算法計算當前時間戳下納型無人機控制指令，包括：當前時間戳下無人機沿x軸方向的期望運動速度v_{cmd_x}、沿y軸方向的期望運動速度v_{cmd_y}、沿z軸方向的期望運動速度v_{cmd_z}；

(8)地面計算機將步驟(7)得到的控制指令發回納型無人機，無人機根據控制指令進行運動，以實現對同心圓目標的跟蹤；

(9)下一個時刻，重新返回步驟(4)。