基于双目视觉的无人机目标跟踪关键技术开发

摘要

无人机目标跟踪技术在军事、工业和民用方面都有广泛的应用前景和应用价值。论文以基于八旋翼无人机的目标跟踪系统为研究对象，搭建了无人机目标跟踪实验平台，设计了基于双目视觉的目标跟踪方法，并在目标跟踪系统上验证了该目标跟踪方法。论文主要完成了如下工作： 首先，分析了无人机目标跟踪平台的整体需求，设计了无人机目标跟踪平台的整体架构，介绍了无人机目标跟踪平台的主要硬件设备以及之间的连接方式，并对平台中所应用到的主要软件系统进行了说明。 其次，为了解决无人机目标跟踪中部分遮挡、形状变化和光照变化对影响跟踪结果的问题，提出了基于多特征和局部联合稀疏编码的目标跟踪方法，并在Visual Tracker Benchmark测试了该方法的跟踪性能。 然后，为了实现无人机对跟踪目标在三维空间中的定位，研究了双目视觉系统的测距原理和基于BT算法的半全局特征匹配方法，并提出了基于双目视觉的目标定位方法。 最后，在Gazebo环境下对上述目标跟踪和目标定位方法进行了仿真，并在无人机目标跟踪平台上进行了目标跟踪实验。此外，为了实现对跟踪目标的初始化，设计并实现了基于ROS和OpenCV的图像传输系统，并基于ZED双目摄像机的视觉里程计功能实现了无人机自身在三维空间中的定位。

目录

第一个书签之前

绪论

研究背景及意义

国内外无人机目标跟踪研究现状

国内外目标跟踪算法研究现状

无人机目标跟踪中存在问题及难点分析

论文工作和组织结构

基于八旋翼无人机的目标跟踪平台

需求分析

硬件系统设计

无人机目标跟踪平台整体结构设计

无人机机体设计

飞行控制器

视觉传感器

机载处理器

供电模块

通信链路

软件系统设计

本章小结

基于多特征和局部联合稀疏表示的目标跟踪算法

HSV颜色空间

LBP纹理特征

传统LBP纹理特征

CS-LBP纹理特征

局部稀疏表示理论

表观建模

HSV空间的颜色特征

ECS-LBP纹理特征

局部联合字典

表观模型与相似性函数

目标表观模型的在线更新方法

算法实现步骤

实验分析

定性分析

定量分析

算法实时性分析

本章小结

基于双目视觉的目标定位方法

双目视觉系统原理

摄像机成像原理

双目测距原理

立体标定与立体校正

半全局匹配算法

半全局匹配算法流程图

基于BT算法的匹配代价计算

匹配代价聚合

无人机目标定位方法

本章小结

无人机目标跟踪仿真与实验

跟踪目标

图像传输系统

图像发送子系统

图像接收子系统

图像传输系统中的图像类型转换

无人机定位方法

无人机控制方法

位置控制

姿态控制

仿真与实验效果

本章小结

总结与展望