基于双目视觉的无人机目标追踪系统研究

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目标追踪是旋翼无人机的一个重要的研究以及应用方向。本文针对无人机目标追踪任务中目标形态多变、追踪场景多变、传感器信号不稳定等问题,设计了一种基于双目视觉的旋翼无人机长时间目标追踪算法,并设计实验验证本文算法可用于行人、车辆追踪,引导降落,目标引导等多种场景。本文主要的工作与贡献如下(1)本文回顾了金字塔L-K光流法以及Sift特征点匹配的理论知识,介绍了双目系统目标定位的原理,列举了常用的视觉坐标系及其转换矩阵。(2)提出了一种基于TLD框架的目标追踪算法,该算法通过Adaboost算法扩展了经典的TLD算法中检测器模块,提高了目标检测的速度。该算法使用Harris角点作为光流跟踪点,光流计算后综合FB误差与MSD匹配误差筛选光流跟踪点,提高了计算精度和算法效率。(3)市场上大多无人机目标追踪系统仅适用于高空环境,从而无法完成对小型目标的追踪;由于目标在视野中的尺寸、形态等随时间发生变化,这些系统无法长时间有效追踪目标;常见的无人机跟踪系统无法脱离GPS导航系统,同时追踪过程中不能保证与目标相对位置保持不变。针对上述问题本文提出了基于TLD框架目标追踪—目标区域Sift特征点匹配—视差计算—目标位姿估计—航点计算的导航算法。针对目标外形是否已知,本文提出了 PNP/RANSAC算法的目标位姿估计方法。为了解决GPS失锁时绝对航点坐标无法计算的问题,提出在相机坐标系下边测算边定位的方法,实现了无GPS下纯目标引导。(4)本文设计多种实验场景,验证该算法可以应用于预设场景并解决(3)中的问题,其中行人目标形态多变,车辆目标追踪场景快速变化。在室内环境下分别对目标外形已知和未知的目标进行位姿测算。在室外复杂环境下以高空“俯视”方式完成对行人、车辆的跟踪实验和目标引导降落实验,以低空“平视”方式完成目标追踪实验并且在无GPS情况下,在低空中完成目标引导实验进而克服传感器信号不稳定的问题。
致谢第5-7页
摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第13-22页
    1.1 课题研究背景与意义第13-16页
        1.1.1 小型无人机目标追踪系统研究背景第13-14页
        1.1.2 融合视觉信息的小型旋翼无人机目标追踪系统的研究意义第14-16页
    1.2 视觉目标追踪算法的研究现状第16-20页
        1.2.1 Tracking方法的研究现状第16-17页
        1.2.2 Detection方法的研究现状第17-18页
        1.2.3 前景背景分离策略的研究现状第18页
        1.2.4 TD方法的研究现状第18页
        1.2.5 TLD方法的研究现状第18-19页
        1.2.6 近年来取得良好效果的追踪算法第19-20页
    1.3 本文研究内容及章节安排第20-22页
        1.3.1 研究主要内容第20页
        1.3.2 本文章节安排第20-22页
第二章 双目目标追踪与定位第22-34页
    2.1 LK光流法第22-25页
        2.1.1 LK光流法原理及一维光流计算第22-23页
        2.1.2 二维光流计算第23-24页
        2.1.3 金字塔L-K光流法第24-25页
    2.2 特征点匹配第25-29页
        2.2.1 尺度空间特征点获取与定位第26-27页
        2.2.2 Sift特征主方向第27-28页
        2.2.3 Sift特征描述符第28-29页
    2.3 双目目标定位原理第29-32页
        2.3.1 双目测距几何原理第29页
        2.3.2 摄像机标定第29-32页
    2.4 导航坐标系与视觉坐标系第32-33页
        2.4.1 导航坐标系第32页
        2.4.2 视觉标系第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 TLD框架目标追踪算法第34-48页
    3.1 目标检测器第34-39页
        3.1.1 选取检测区域第34-35页
        3.1.2 图像分类器第35-39页
    3.2 目标跟踪器第39-42页
        3.2.1 Harris角点第39-40页
        3.2.2 光流计算第40-41页
        3.2.3 跟踪模块更新第41-42页
    3.3 在线学习器第42-45页
        3.3.1 P-N学习原理第43页
        3.3.2 P-expert第43-44页
        3.3.3 N-expert第44页
        3.3.4 学习模块初始化第44-45页
    3.4 融合及运行第45-47页
        3.4.1 融合策略第45-46页
        3.4.2 TLD运行流程第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第四章 无人机目标追踪控制策略第48-63页
    4.1 基于EKF的组合导航算法第48-52页
        4.1.1 EKF算法第48-50页
        4.1.2 基于EKF算法的组合导航算法第50-52页
    4.2 追踪目标定位第52-60页
        4.2.1 单点定位第53-54页
        4.2.2 多点姿态估计第54-58页
        4.2.3 载体位姿及航点解算第58-60页
    4.3 失锁目标引导第60-62页
        4.3.1 GPS信号异常第60-61页
        4.3.2 目标引导第61-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第五章 无人机平台双目目标追踪实验验证第63-81页
    5.1 双目系统室内定位实验第63-70页
        5.1.1 实验计算平台及双目摄像头第63-64页
        5.1.2 定位实验第64-69页
        5.1.3 无人机实验平台搭建第69-70页
    5.2 行人目标追踪实验第70-72页
    5.3 车辆目标追踪实验第72-74页
    5.4 目标引导自主降落实验第74-76页
    5.5 目标引导实验第76-79页
    5.6 本章小结第79-81页
第六章 总结与展望第81-83页
    6.1 全文总结第81页
    6.2 课题展望第81-83页
参考文献第83-86页
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