[发明专利]一种基于视觉的无人机伺服跟踪方法

说明书

本发明涉及一种基于视觉的无人机伺服跟踪方法。包括：无人机的双目相机拍摄待检测图像与图库中背景模板图像进行差分运算提取前景目标车辆图像，计算世界坐标系下无人机与目标车辆的车头或车尾的距离、目标车辆行进航向，优化无人机下一时刻的经纬度位置期望；通过PID控制器生成位置增量给动力执行器，从而调整无人机飞行轨迹位置完成无人机对被测目标车辆的伺服跟随。

技术领域

本发明属于视觉跟踪控制技术领域，具体说是一种基于视觉的无人机伺服跟踪方法。

背景技术

在定位与导航技术中，对于GPS信号十分依赖，且跟踪移动的任务中对位置与姿态数据的实时共享要求较高。当被跟踪目标物体GPS导航、执行跟踪物体GPS导航或被跟踪目标物体与执行跟踪物体间通信出现故障的情况下，便无法实现伺服跟踪，出现碰撞等事故。通过视觉主动定位目标物的方式，可以通过确定被跟踪目标物体与执行跟踪物体间的相对位置关系，提升导航与规划的安全性与鲁棒性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于视觉的无人机伺服跟踪方法，通过双目辨识的方式，结合无人机单机组合导航信息确定被跟踪目标的位置、速度、姿态信息；结合目标的位置、速度、姿态信息，对被跟踪目标进行未来位置估计，并进行跟随规划与飞行控制。实现了无通信情况下的伺服跟踪规划与控制，还可应用于如通信受限情况下的编队巡航、巡逻跟踪、目标物跟随等场景，实现单机导航异常或组队通信异常情况下的伺服跟踪。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于视觉的无人机伺服跟踪方法，包括如下步骤：

步骤1、对摄像头进行标定与校正、建立背景模板图库；

步骤2、将双目相机拍摄待检测图像与图库中背景模板图像进行差分运算提取前景目标车辆图像，记录图像坐标系下目标车辆任一点的二维像素坐标值(u，v)；

步骤3、建立世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系，获取坐标系之间的转换关系；

步骤4、根据三角测量法和相机投影方程，将图像坐标系下目标车辆任一点的二维像素坐标值(u，v)转换为相机坐标系下的任一点P_c在左相机坐标系的坐标；

步骤5、根据坐标系之间的转换关系，将相机坐标系下的任一点P_c在左相机坐标系的坐标转换为该特征点P_c在世界坐标系下坐标值P_w；

步骤6、根据获得的世界坐标系下目标车辆的车头或车尾坐标获取无人机与目标车辆的车头或车尾的距离，根据目标车辆几何参数以及三角函数原理，获取目标车辆行进航向Yaw_L；

步骤7、根据移动车辆经纬度位置信息[Lat_L，Lon_L]、移动车辆速度信息Vel_L以及计算的目标车辆行进航向Yaw_L，优化无人机下一时刻的经纬度位置期望；

步骤8、无人机下一时刻的经纬度位置期望与无人机的实时经纬度位置输入PID控制器生成位置增量给动力执行器，从而调整无人机飞行轨迹位置完成无人机对被测目标车辆的伺服跟随。

所述建立背景模板图库包括：采集包含待检测车辆的多张图像，设置参数阈值获取背景模板并存储在背景图库并实时更新。不同动态程度背景的识别包括两种方式：a.根据已知蓝天、白云等景物的灰度值判别局部背景；b.或者根据已知车辆的外形轮廓、颜色范围识别车辆图像轮廓，不属于该轮廓的判别为背景。

是采用Bouguet方法校正摄像头，使摄像头光轴平行并相交于无穷远。

所述坐标系之间的转换关系，包括：