[發(fā)明專利]一種基于卡爾曼濾波軌跡預(yù)測的能量機關(guān)識別算法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010549137.8
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111985296A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 殷國棟;柏碩;盧彥博;莊偉超
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/277
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 徐爾東

1.一種基于卡爾曼濾波軌跡預(yù)測的能量機關(guān)識別算法，其特征在于：具體包括以下步驟：

首先對圖像進(jìn)行預(yù)處理；

基于幾何約束集遍歷輪廓，刪除偽裝甲板；

采用模板匹配方法對能量機關(guān)扇葉進(jìn)行識別；

對能量機關(guān)進(jìn)行定位及預(yù)測，即建立基于卡爾曼濾波的能量機關(guān)軌跡預(yù)測模型，獲取卡爾曼濾波的運動方程和觀測方程，采用卡爾曼濾波預(yù)測和更新能量機關(guān)運動狀態(tài)；

建立子彈拋物模型，通過對云臺角度進(jìn)行補償，獲得云臺橫擺角和俯仰角，完成能量機關(guān)的激活。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卡爾曼濾波軌跡預(yù)測的能量機關(guān)識別算法，其特征在于：前述對圖像進(jìn)行預(yù)處理具體包括以下步驟：

第11步，將攝像頭獲取的三通道圖像轉(zhuǎn)換為三個單通道圖像，分離彩色通道，分別為紅色通道、綠色通道以及藍(lán)色通道；

第12步，將紅藍(lán)通道相減去除背景噪聲的干擾，預(yù)處理刪除敵方能量機關(guān)顏色得到灰度圖圖像；

第13步，將灰度圖圖像進(jìn)行閾值化處理，得到圖像的二值圖；

第14步，對獲得的二值圖進(jìn)行膨脹處理，采用橢圓擬合燈條輪廓獲得燈條的外包橢圓；

第15步，進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉運算，去除白色區(qū)域中的小洞避免干擾燈條輪廓的查找。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于卡爾曼濾波軌跡預(yù)測的能量機關(guān)識別算法，其特征在于：前述的采用模板匹配方法對能量機關(guān)扇葉進(jìn)行識別具體包括以下步驟：

第21步，查找燈條輪廓值是否為空，遍歷燈條輪廓完成風(fēng)車扇葉的識別；

第22步，應(yīng)用透視變換，矯正提取風(fēng)車扇葉的寬度和高度，將輪廓矯正成規(guī)則矩形，并提取風(fēng)車扇葉圖片，從而查找燈條輪廓的最小外接矩形；

第23步，裝甲板為風(fēng)車扇葉的子輪廓，基于裝甲板面積、裝甲板高寬比的兩個幾何約束集，與預(yù)先設(shè)定閾值比較后做篩選，遍歷燈條輪廓刪除偽裝甲板；

第24步，采用模板匹配法對矯正成規(guī)則矩形的風(fēng)車扇葉進(jìn)行識別，根據(jù)匹配值得分確定待擊打風(fēng)車扇葉；

第25步，由于裝甲板為風(fēng)車扇葉的子輪廓，進(jìn)一步識別待打擊裝甲板，獲取裝甲板中心位置即為理論擊打區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卡爾曼濾波軌跡預(yù)測的能量機關(guān)識別算法，其特征在于：前述的建立子彈拋物模型具體包括以下步驟，

步兵機器人發(fā)射子彈對能量機關(guān)進(jìn)行擊打，結(jié)合步兵機器人與能量機關(guān)之間的距離以及子彈發(fā)射速度，建立子彈李想飛行軌跡的拋物線模型

其中，x、y分別為子彈擊打能量機關(guān)的橫縱坐標(biāo)，v為子彈發(fā)射速度，θ為子彈發(fā)射時的速度方向和水平方向之間的夾角，g為重力加速度；

若子彈發(fā)射速度波動值為Δv，則子彈擊打能量機關(guān)的縱坐標(biāo)偏移量Δy近似為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于卡爾曼濾波軌跡預(yù)測的能量機關(guān)識別算法，其特征在于：

前述對云臺角度進(jìn)行補償具體是指設(shè)定激活能量機關(guān)時機器人固定不動，子彈拋物模型簡化為考慮重力影響的定點射擊模型，子彈飛行軌跡為拋物線，通過多次實驗采集數(shù)據(jù)建立俯仰角偏移表，通過查找俯仰角偏移表確定需要補償?shù)脑婆_俯仰角，對云臺角度進(jìn)行補償；

前述俯仰角偏移表為云臺的俯仰角變化角度，對應(yīng)的擊打到能量機關(guān)的位置因重力作用下降相應(yīng)距離建立的對應(yīng)表格。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卡爾曼濾波軌跡預(yù)測的能量機關(guān)識別算法，其特征在于：前述圖像通過攝像頭獲取，攝像頭安裝在移動步兵機器人的底盤或云臺上，相機的攝像頭焦距計算方法為

其中，f為鏡頭焦距，d為鏡頭到物體的距離，size為相機型號尺寸，h為物體尺寸高度。