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多視角協作模型跟蹤

發布日期：2017-02-23我要投稿我要評論

在無人機與運動平臺的機動狀態條件下，為了滿足相對位姿測量系統的跟蹤要求，需要實現運動平臺上的相對位姿測量系統對機動狀態下的目標無人機的實時穩定跟蹤。在對目標無人機的跟蹤過程中，如果直接對場景中的所有內容進行匹配計算，尋找最佳匹配位置，需要處理大量的冗余信息。因此，為了縮小目標搜索范圍，需要采用一定的搜索算法對未來時刻目標的位置狀態進行事先估計假設。目前比較常用的方法包括預測法、優化搜索方向、逐幀檢測法和逐幀分割法，針對無人機著陸過程中，環境干擾較大，運動較為復雜，選擇預測法進行縮小目標搜索范圍。預測法可以預測運動體下一幀可能出現的位置，在其相關區域內尋找最優點。

針對位姿測量系統對目標無人機著陸過程中的跟蹤特點分析，可以得知：

(1)觀測到的無人機可能存在多個視角，而各視角間的外觀存在較明顯差異，此外由于氣象因素，背景變化較為復雜；

(2)可以利用無人機系統自身提供的輔助信息，主要包括測控鏈路提供的位置信息作為輔助跟蹤；

(3)跟蹤目標為協作模型，即已知其各視角模型，可以在離線情況下進行訓練。

基于以上特點，提出基于多信息融合的多視角協作模型跟蹤技術，采用運動平臺導航設備提供的無人機目標信息結合貝葉斯框架下的卡爾曼濾波算法，算法原理如圖3所示。首先，充分利用協作模型進行離線學習，建立多視角模型庫。當檢測到目標初始位置后，估計其當前視角，并與模型庫中對應視角模型進行匹配，利用卡爾曼濾波預測其下一幀位置。同時，將相對位姿測量系統提供的目標無人機運動信息與上述視覺算法預測信息進行數據融合，獲得下一幀目標最終預測位置。目標匹配示意圖如圖4所示。