追踪运动物体_编程黑洞网

如果已经解决了所有问题，请务必指向我。

我正在构建四轴飞行器，最终我计划通过允许其跟踪物体并带走一个四轴飞行器来自主运行。它运动的视频。

GPS是我考虑过的选项之一，基本上是：

在移动物体（人，汽车，自行车）上的GPS天线，冲浪者）
四轴飞行器上的GPS天线
将移动物体的坐标传输到四轴飞行器的无线电

我可以预见的一些挑战是

相机的视线。相机如何确切知道要指向的位置？
角度，如何对四边形进行预编程以始终记录，例如...在移动物体的右边10m，甚至更好地对一组角度进行编程在保持对象精确度的同时进行记录
，如果GPS锁定弱，会发生什么？

我还有其他一些选择吗？我看到这个TED演讲，四边形跟随球形传感器吗？我相信它使用Kinect相机，但其中很多相机并不能真正解决这一难题。

因此，在开始研究和开发这些功能之前，我愿意听一些想法。

#1 楼

您引用的TED Talk中使用了Vicon运动捕捉系统系统。它类似于Kinect，它提供了在其视场内跟踪的任何对象的3D坐标。像Kinect一样，它使用IR，但使用附着在四旋翼上的IR反射球和演示者指针来识别和跟踪对象。更不用说这是一个昂贵得多的系统。

Vicon和Kinect之类的系统无法在户外工作，因为它们使用IR，而阳光遮蔽了它们。您提出的GPS解决方案是针对室外场所解决此问题的常用方法。另一种方法可能是使用基于RF的运动捕获系统Quuppa。

无论使用哪种跟踪方法，一旦知道了机器人和目标的位置，就需要计算出指向机器人的方向的问题。目标或目标之前，是一个基本的几何问题。从目标位置减去机器人位置将为您提供指向相机的方向。要跟踪目标前方几英尺，您首先需要在目标位置添加代表行进方向和领先距离的矢量（在本例中为10m）。

如果您实际上不需要知道机器人的位置，只有它相对于目标的相对位置，然后您就可以使用计算机视觉技术来跟踪目标并随其移动。当然，您需要避免此过程中的障碍。同样，障碍本身也可能遮挡您的视线，在这种情况下，您将需要某种方式来预测目标的运动。如果您在室外跟踪人类，这可能很难解决。

现实是您要解决的问题是一个非常活跃的研究领域。我知道学术界和工业界的几个研究小组都在努力解决这个问题。我只在这里刮过表面。

$ \ begingroup $
谢谢您的详尽回答。我将开始实施GPS解决方案，并查看如何进行，并可能会发布后续问题。
$ \ endgroup $
– Marko
13年10月10日在3:10

#2 楼

研究建议的GPS接收器的准确性。您可能会感到失望。您可以通过将GPS接收器的输出与惯性传感器的数据融合在一起来提高GPS精度，但据我所知，您无法获得一个已经实现的爱好者价格系统，而且这个问题根本解决不了。

要指向，请在四轴飞行器上考虑一个指南针。

要解决这是一个非常棘手的问题，尤其是如果您希望四轴飞行器小而又小不依赖于地面站（如果拥有视频处理功能，还有很多工作要做，还有让它们正常工作的时间，但这不是一架小型直升机所能轻易满足的。）

$ \ begingroup $
我相信Ardupilot APM板完全可以实现您所描述的功能-结合GPS和惯性测量。
$ \ endgroup $
–埃文·克拉尔（Evan Krall）
13年10月10日在8:44

#3 楼

在这种情况下，您的绝对定位技术是一条红鲱鱼。如果您尝试跟踪对象，那么所有相关的就是您的相对位置。我们使用水下航行器进行了这种基于视觉的导航（相对于水下结构）-淹没时无法接收GPS信号。

假设您已经建立了在水中定位物体的能力视频帧（并推断出您的范围和方位），剩下的就是计算所需的位置并将其输入到X / Y PID控件中。唯一困难的部分是首先将对象放入框架。（大概是，您的粗略GPS控制将使您处于正确的位置。）

我可以想到3种非常简单的方法，您可以从输入视频流中获得距离和方位。最好的方法是在相机（例如Kinect）中具有本机3D支持。失败的话，如果您知道目标的大小（以及如何在帧中检测到目标），则应该能够根据目标所占据的像素数来计算范围。最坏的情况是，只需对目标使用增强现实字形-计算机视觉就很容易检测到它们。

$ \ begingroup $
除非您要补偿平台运动，否则不需要瞄准范围。由于您不了解目标运动，因此仅补偿平台运动通常无济于事。在光学跟踪应用中，通常仅需要轴承（以及轴承的变化方式）。
$ \ endgroup $
– TimWescott
13年7月8日在22:08

$ \ begingroup $
我不确定我是否理解您的评论。如果您试图以远离您的目标来保持编队，那么为什么不需要进行距离测量呢？
$ \ endgroup $
–伊恩
13年7月9日在18:51

#4 楼

只要您处于GPS可用的环境（又称您始终在户外）中，建议的GPS解决方案便是最佳的最佳选择。

基于视觉的解决方案似乎很诱人，但在这种情况下，它们确实不合适。不仅在相机质量和处理能力方面受到限制，而且在户外任意位置进行对象跟踪都是一个非常困难的问题，尤其是一旦开始出现部分/完全遮挡时。

这是一个很好的优势，因为绝大多数GPS错误都会同时影响两个接收器。它们的“全球”位置可能相差数十米，但它们的相对位置可能会近得多。（实际上是DGPS。）

一旦知道四旋翼相对于目标位置的位置，问题就会减少到高中三角或基本线性代数。

请注意，一旦您开始谈论避开障碍物，或者传感器掉落时的坚固性，就会再次变得真正复杂。

坦率地说，一个不涉及在目标上放置信标的问题的可靠解决方案将至少具有博士学位论文的价值，并且可能价值更大。

#5 楼

如果您想对运动物体进行亚米级跟踪，仅靠GPS是不够的。我同意基于被动视觉的技术将需要大量的工程来实施，更不用说巨大的尺寸，重量和功率了。我建议使用差分GPS技术-并非完全简单，但从系统角度来看更简单。您将需要具有高更新速率的GPS接收器，该接收器可以输出载波相位和伪距数据以及传统的GPS解决方案。您还需要将该附加数据从附近的参考站和移动物体传输到四轴飞行器。拥有固定的参考站非常有用，因为它的位置是众所周知的，因此使用卫星星历表可以非常精确地确定每颗卫星的传播和定时误差。由于您知道了静止基准站和移动物体的近似几何形状，并且两种情况下到达卫星的路径都大致相同，因此可以采用从基准站学到的精确计算的传播和定时误差，然后应用他们到运动物体。通过计算四轴飞行器和运动物体的相对位置解，可以获得更高的精度，该解可以解释观察到的载波相位随时间的变化。由于这些是相变，因此整数周期是未知的，并且必须使用众所周知的技术来找到最小二乘问题的整数解（要解决这个问题，我必须对此加以解决）。在与伪距衍生的数据融合之后，通常还需要卡尔曼滤波器或粒子滤波器以使用载波数据收敛到正确的位置解。请查看奥本大学的Navlab完成的工作，以获取此类工作的示例。