[发明专利]基于视觉的旋翼无人机稳定跟踪目标的控制系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的旋翼无人机稳定跟踪移动目标的控制系统，包括机载部分，所述机载部分包括旋翼无人机的飞行控制器、超声波测距模块和视觉导航模块，所述视觉导航模块包括图像处理器、摄像头模块和固定在旋翼无人机正下方的两轴无刷云台，所述摄像头模块和超声波测距模块均固定于两轴无刷云台上，且保持摄像头模块的镜头和超声波测距模块均与水平面平行；本发明还公开了一种基于视觉的旋翼无人机稳定跟踪移动目标的控制方法。利用机载视觉导航模块来完成对目标特征标志的自主检测以及解算旋翼无人机与目标物之间的实际相对误差距离，尤其解决了在目标物被遮挡的情况下，旋翼无人机不能稳定跟踪移动目标的问题。

技术领域

本发明涉及视觉跟踪技术领域，特别是一种基于视觉的旋翼无人机稳定跟踪移动目标的控制系统及方法。

背景技术

近几年，旋翼无人机频繁地出现公众的视野当中，如交通部门利用旋翼无人机实时检查路况、隐蔽地抓拍高速公路上的违章驾驶行为；大型发电站利用旋翼无人机对太阳能电板进行巡检；救援部队利用旋翼无人机侦测受灾情况并及时给受灾群众投送食物和药品等必要物资。诸如此类的运用还有很多，可见旋翼无人机在民用、救援甚至军事应用中都扮演着十分重要的角色。然而，上述的这些应用几乎都是在户外GPS信号较强的情况下，利用机载的GPS来给旋翼无人机实时地提供导航信息或者通过预设航点来完成旋翼无人机按照预设航线飞行的任务。显然，这种导航方法在一定程度上限制了旋翼无人机的应用范围。一是使用环境得具有较强的GPS信号，除此之外，GPS导航的精度受多种因素的影响，其误差也不能很好的控制在一定的范围之内。因此，在无较好的GPS信号的情况下，就需要利用计算机视觉来给旋翼无人机提供导航信息来完成其对移动目标跟踪等飞行任务，这就可以扩大旋翼无人机的使用环境。

由于对移动目标的稳定跟踪在民用方面甚至军事邻域都有着广阔的应用前景，因此对移动目标跟踪技术的研究就成为诸多邻域重要的研究课题，多种视觉跟踪算法相继被提出。其中，camshift算法是连续自适应meanshift算法，其通过自动调节核窗口的大小有效改善了meanshift算法的不足，并凭借其多种优点，被广泛地运用于实现对移动目标的跟踪，通过结合合理的目标物自主检测方法来初始化跟踪窗口以实现对目标物的自主检测。

但要实现利用视觉导航信号控制旋翼无人机实现对移动目标稳定的跟踪，抛开选用的控制算法，给旋翼无人机提供准确稳定的视觉导航信号是一个十分重要的前提。然而，在利用camshift跟踪算法或者利用其他基于目标物特征的跟踪算法来对移动目标进行跟踪的过程中，不可避免地存在光照、背景的干扰以及目标物被障碍物遮挡等情况，考虑到这一类视觉跟踪算法的跟踪特点，在这一情况下，就会存在视觉跟踪算法提供给旋翼无人机的目标位置信息不准确的问题，即当目标被遮挡时，目标的部分颜色特征信息被遮挡，这就导致视觉跟踪算法检测到的目标特征面积变小，直接导致视觉跟踪算法计算得到的目标质点位置信息相对于目标实际质点位置产生一定的偏差，而且这一偏差会随着遮挡面积的增大而增大。再将这种错误的视觉导航信息反馈给旋翼无人机，结果必然是丢失目标物。其他利用目标特征信息进行跟踪的算法也同样存在类似的问题。对于这一情况，现有的解决方案是，先控制旋翼无人机悬停在原来位置并通过提高旋翼无人机的飞行高度来扩大机载图像传感器的拍摄面积，再重新搜索目标物。但由于图像传感器的拍摄范围有限以及需扩大机载图像传感器的拍摄范围和所需的飞行高度也无合理的衡量标准，所以这一方案仍不能很好解决上述的问题。除此之外，在对目标被遮挡情况下的跟踪算法研究已有了一些专利文献，但对于在目标被遮挡甚至完全遮挡的情况下，提供一套可实现旋翼无人机在这一情况下对移动目标稳定跟踪的控制系统及方法，现有技术中还未提及。

而实现旋翼无人机对地面移动目标准确并且稳定的跟踪是未来实现无人机和运动的地面机器人进行空地协作的基础。因此，迫切需要解决这一问题。

发明内容