基于視覺的無人直升機移動目標跟蹤技術研究

摘要：實現(xiàn)無人直升機對移動目標的跟蹤是一個較難的技術，針對這個問題，本文基于計算機視覺對無人直升機移動目標跟蹤技術進行了研究。首先，設計了無人直升機跟蹤移動目標的總體方案;其次，提出了一種快速識別定位移動目標的圖像處理算法，該算法運用了RGB三通道顏色分離和形狀匹配原理并且實時性好;最終，將計算機視覺應用到無人直升機對移動目標跟蹤上，并通過實驗驗證了其可行性，結果表明機載視覺技術能夠很好地解決于無人直升機對移動目標的跟蹤問題。

近年來隨著無人直升機控制技術不斷發(fā)展以及應用場合不斷擴大，實現(xiàn)無人直升機在移動目標上的自主降落已成為無人直升機發(fā)展的趨勢，這將大大提升無人直升機執(zhí)行多種任務的能力，而實現(xiàn)該技術的關鍵在于對移動平臺的跟蹤。在文獻和中已經(jīng)對其進行了研究，但大都停留在仿真驗證階段，還未在工程上實現(xiàn)。因此，本文把實現(xiàn)小型無人直升機移動目標識別與跟蹤技術作為研究重點。

實現(xiàn)無人直升機對移動目標的跟蹤，其重點在于主動獲取目標準確的導航信息。當前用于無人機導航技術主要有慣性導航(INS)，全球定位系統(tǒng)導航(GPS)、差分全球定位系統(tǒng)導航(DGPS)以及INS/GPS組合導航等，但是這些技術都不適用于這種場合。因此，本文將計算機視覺應用到無人直升機移動目標識別定位與跟蹤技術上。相對于其他引導方式，計算機視覺可以主動地獲得視野內(nèi)目標的相對運動信息，提供準確的位置信息，并且不依靠其它外部信息。

文中給出了基于機器視覺的無人直升機移動目標識別定位與跟蹤方案設計，針對當前計算機視覺跟蹤運動物體存在的問題，提出了一種快速捕捉運動目標的圖像處理算法，并且給出了具體實現(xiàn)過程，設計了小型無人直升機跟蹤移動目標的控制結構，最后進行實際飛行實驗。實驗結果驗證了方案的可行性，表明計算機視覺能夠很好地滿足無人直升機對移動目標的跟蹤。

1 方案設計

圖1給出了基于計算機視覺的無人直升機跟蹤移動目標系統(tǒng)的工作原理框圖，該系統(tǒng)主要由兩部分任務構成，一是計算機視覺對移動目標的識別定位，二是控制無人直升機跟蹤目標。首先，通過圖像對攝像頭獲取的視頻信號進行處理，達到識別目標的目的并得到移動目標的運動信息。然后，把目標的運動信息傳給無人直升機飛控計算機，經(jīng)過飛行控制律解算后引導無人直升機跟蹤移動目標。

2 目標識別和定位

目標識別和定位采用計算機視覺的方法，具體是從圖像信號中自動識別目標、提取和獲得目標位置信息，其實現(xiàn)主要包括圖像獲取、圖像識別、目標定位3個部分。由于目標移動，就需要動態(tài)捕捉和跟蹤移動目標，大大增加了技術實現(xiàn)的困難。一般跟蹤動態(tài)目標的算法，如CAMSHIFT算法和基于粒子群優(yōu)化的跟蹤算法等，存在容易丟失目標或者處理時間較長實時性差的問題。文中提出了一種基于顏色和形狀特征的快速識別動態(tài)目標算法，首先設計了目標特征圖案，然后給出了具體的實現(xiàn)過程。

2.1 目標特征圖案

本文設計的目標特征圖案從顏色和形狀兩方面考慮，圖2給出了移動目標以及特征圖案，特征圖案是紅色的凸型。顏色特征是經(jīng)常用于目標跟蹤且效果較好的視覺特征，選擇紅色有利于視覺快速的捕捉，把目標從背景中分離出來。凸型形狀既可以用作對目標的識別，又可通過處理得到移動目標的運動信息。

2.2 圖像處理算法

計算機視覺的處理過程是先對移動目標進行識別，再獲取目標的運動信息。文中的圖像處理算法利用丌源的圖像處理庫函數(shù)OPENCV實現(xiàn)，根據(jù)提出的算法實現(xiàn)對特定顏色進

行快速捕捉，對特征圖案進行匹配識別，最終得到移動目標的運動信息，圖像處理軟件流程圖如圖3所示。

快速捕捉目標主要利用特征圖案的顏色信息，一般攝像頭采集到的圖像都是RGB格式的圖像，也就是每一個像素都由紅(R)，綠(G)，籃(B)3個成分組成，圖像中每一個像素的RGB分量分配一個0～255范圍內(nèi)的強度值，它們按照不同的比例混合呈現(xiàn)16777216(256x256x256)種顏色，顏色立方體模型如圖4所示。

快速捕捉目標的圖像處理算法首先通過對采集的圖像信息按照RGB三通道進行顏色分離，分別得到紅色R，綠色G，藍色B單通道圖像。然后用紅色R單通道圖像值減去綠色G單通道圖像值和藍色B單通道圖像值，再把綠色G單通道圖像值和藍色B單通道圖像值賦0，最后把R，C，B三個單通道圖像組合成一副新的三通道圖像，圖像中只有原來是紅色的區(qū)域還是紅色，其余都為黑色。圖5(a)給出了攝像頭采集的原始圖片，圖5(b)給出了處理后的圖片，可以清楚地看到分離出的凸型紅色區(qū)域。

對新圖經(jīng)過灰度化，閾值化處理，提取出凸型紅色區(qū)域的輪廓，如圖5(c)所示，最后通過Hu矩匹配，判斷是否為目標的特征圖案。如果是目標特征圖案，通過輪廓上每個點在視野中的坐標計算出輪廓的形心坐標，即目標在視野中的坐標位置，根據(jù)圖標的幾何位置關系，就可以得到凸型標志的

方向，即移動目標的運動方向，如圖5(d)所示。

文中提到了輪廓Hu矩匹配的方法，它對包括縮放、旋轉和鏡像映射在內(nèi)的變化具有不變性，能夠提高匹配的效率，不會因為直升機高度變化或姿態(tài)變化影響對目標的識別。

3 無人直升機控制結構

在無人直升機跟蹤移動目標過程中，我們希望移動目標始終處在攝像頭視野的正中間位置。具體控制過程是，當無人直升機接收到視覺給出的目標在攝像頭視野位置坐標后，飛控計算機根據(jù)攝像頭成像原理，即小孔成像原理，以及攝像頭距離目標的實際高度，計算出目標與攝像頭中心水平方向XY軸的實際距離，即實際的相對坐標位置，然后轉換為機體坐標系下坐標，與期望的相對位置坐標形成反饋，經(jīng)過控制律解算出舵機輸出量，控制無人直升機不斷調整以減小位置誤差，從而最終實現(xiàn)無人直升機跟蹤移動目標。另外，根據(jù)目標運動方向可以預估目標的運動趨勢，調整無人直升機的飛行方向，圖6給出了直升機控制框圖。

4 實驗結果及分析

針對提出的基于計算機視覺引導無人直升機跟蹤移動目標技術，本文進行了實際飛行驗證。實驗中采用TREX600模型直升機，移動目標如圖2所示。

實驗時，攝像頭安裝在一個兩軸云臺上，始終保持其朝下拍攝，不受無人直升機的姿態(tài)影響。攝像頭視野坐標系的中心(視野坐標系原點)與機體坐標系原點重合，視野坐標系的XY軸視與機體XY軸重合。視覺傳感器采用100度廣角的USB攝像頭，焦距3.6 mm。視處理器采用2.5寸工業(yè)主板，型號為21268HW，CPU：Intel Cedar view—M N26001.6 G，其處理速度快，可以達到視覺處理的要求。以上設備都屬于機載設備，所有的視覺導航信息處理都在無人直升機上完成，完全實現(xiàn)無人直升機的自主飛行。

首先驗證視覺引導給出的位置信息，對計算得到的相對位置坐標與實際測量的相對位置坐標進行對比，實驗結果如表1所示，只包含部分數(shù)據(jù)。

由表1可知，計算機視覺得到的位置坐標與實際的位置坐標存在誤差，但是誤差很小，能夠滿足無人直升機跟蹤移動目標，而且每一幀圖像處理的速度在0.015～0.020 s，識別成功率高于95%，與其他的運動目標跟蹤圖像處理算法相比有很大優(yōu)勢。圖7給出了實際飛行時無人直升機跟蹤移動目標的圖像，目標識別定位的效果很好，速度很快，并且能夠提供準確的移動目標運動信息，完全達到預期目標，滿足了無人直升機跟蹤移動目標對位置信息的要求。

實際飛行中，移動目標只有水平方向上的兩自由度運動，速度大概為0.4 m/s，并且無人直升機由GPS引導到移動機器人附近，無人直升機飛行速度不超過1 m/s。

圖8給出了實際飛行相對誤差曲線，即期望的相對位置坐標與視覺獲得相對位置坐標的誤差，通過圖可以清楚地看出，系統(tǒng)的動態(tài)響應很快，響應時間大概為5～10 s，穩(wěn)定后有穩(wěn)態(tài)誤差，但不會發(fā)散。實驗得到的曲線有些波動，但實際跟蹤效果非常好，波動可能是因為目標移動，它們之間一直存在距離誤差，不能完全消除。實驗表明基于機器視覺視覺引導的小型無人直升機跟蹤移動目標可以很好的實現(xiàn)，驗證了其工程實現(xiàn)的可行性。

5 結論

文中實現(xiàn)了無人直升機對移動目標的跟蹤，從整體方案設計到具體實現(xiàn)給出了較為詳細的過程。從實驗結果可以看出，基于計算機視覺引導的方法可以很好地應用到小型無人直升機移動目標跟蹤，并且充分驗證了整個系統(tǒng)的可行性和魯棒性。文中提出的基于視覺引導方式對小型無人直升機移動目標跟蹤的實現(xiàn)提供了一種有效的解決方案，并且為下一步實現(xiàn)無人直升機移動平臺降落打下基礎。