无人机自稳定细分驱动视觉跟踪云台系统研究

摘要

近年来,随着计算机技术的迅猛发展,自动控制、图像处理、数据传输等用于无人机视觉跟踪领域技术的快速更新,无人机的视觉功能越来越完善。如今,能对低空目标进行自动跟踪的无人机视觉云台技术受到国内外专家的高度关注。无人机自动目标跟踪系统能广泛的应用在制导、反恐、公路故障排除、抗灾救援等领域,因此研究一种具有目标检测与跟踪任务同时又能自动保持视频设备位置稳定的无人机视频采集系统,具有实际意义。
　　本文在参考国内外视频监视系统和无人机云台的基础上,提出了一种自稳定型视觉跟踪云台控制系统,其具备如下功能:自动识别动态移动目标、根据目标自动控制摄像机使目标始终位于摄像画面的正中央、将目标识别的结果通过数据链技术传给地面站。根据功能设计了如下模块:云台转动执行模块即电机控制模块,云台稳定参数检测模块,目标图像识别与定位模块。
　　本设计的云台使用两个二相混合式步进电机作为转动执行机构,使用细分驱动芯片THB6064AH以细分驱动的方法控制步进电机,该驱动芯片用以Cortex-M3为内核的运算处理器——STM32103Z作为控制器来控制,这种方法简单易实现而且抗干扰性强;视频处理模块使用S3C2440控制器,在其上移植linux2.6操作系统,然后使用jRTPlib、Xvid、OpenCV开源的函数库实现目标检测和目标跟踪;同时,视频处理模块根据目标检测结果将相应的控制命令通过串口发送到STM32103Z芯片控制云台转动
　　本文所设计的视觉跟踪云台系统达到了预期目标,实现了云台的两自由度无死角转动,探索与论证了视频采集与跟踪算法,完成了图像处理模块与电机驱动模块的级联与数据通信,提升了视频采集系统的稳定性、智能性、准确性,获得了较好的实验结果。

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第1章 绪论

1.1 无人机概述

1.3无人机视觉跟踪云台

1.5 论文工作介绍

1.6 论文结构安排

第2章 自稳定型细分驱动视觉云台系统的硬件设计

2.1系统组成及工作原理

2.2自稳定型视觉云台的结构

2.3 图像采集处理器

2.4 自稳定控制MCU系统

2.5 细分驱动器模块

2.6 陀螺仪和加速度计模块

2.7 总结

第3章 细分驱动的实现

3.1步进电机原理

3.2步进电机的细分驱动原理

3.3细分驱动的实现方法

3.4本设计的细分驱动的实现过程

3.5 本章小结

第4章 目标检测算法研究

4.1 引言

4.2 常用目标检测算法

4.3 小结

第5章 目标跟踪算法的研究

5.1 引言

5.2 目标跟踪算法介绍

5.3 肤色模型目标跟踪的仿真

5.4 视频处理的开发环境的搭建

5.5 小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

附录