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无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现
被引量:
12
1
作者
林传健
章卫国
+1 位作者
史静平
吕永玺
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期119-127,共9页
为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,...
为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,并设置虚拟云台和摄像机.其次,利用UAV、汽车与云台之间的相对运动模拟UAV跟踪过程中场景的变化,基于运动补偿的云台控制算法保证了虚拟摄像机始终指向目标.然后,虚拟摄像机采集目标所在区域的图片,图像跟踪算法跟踪图片中的目标,并利用目标图像模型解算目标在世界坐标系下的位置.最后,根据目标位置,使用参考点制导法生成期望的滚转角指令,引导UAV围绕目标盘旋飞行.视景仿真软件、图像跟踪算法和MATLAB/Simulink之间通过共享内存与UDP进行闭环通信.此外,提出一种实用可靠的标定方法,完成了视景仿真软件中虚拟摄像机内参矩阵的标定.仿真结果表明:该仿真平台能较好地模拟UAV对不同运动状态汽车的跟踪,得到的仿真结果具有较高的工程参考价值.本文的研究成果为目标跟踪实验提供了良好的仿真环境,有效减少实验成本.
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关键词
目标跟踪
无人机
云台控制
参考点制导
视景仿真
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职称材料
基于深度体素流的模糊视频插帧方法
被引量:
4
2
作者
林传健
邓炜
+1 位作者
童同
高钦泉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第3期819-824,共6页
针对视频运动模糊严重影响插帧效果的情况,提出了一种新型的模糊视频插帧方法。首先,提出一种多任务融合卷积神经网络,该网络结构由两个模块组成:去模糊模块和插帧模块。其中,去模糊模块采用残差块堆叠的深度卷积神经网络(CNN),提取并...
针对视频运动模糊严重影响插帧效果的情况,提出了一种新型的模糊视频插帧方法。首先,提出一种多任务融合卷积神经网络,该网络结构由两个模块组成:去模糊模块和插帧模块。其中,去模糊模块采用残差块堆叠的深度卷积神经网络(CNN),提取并学习深度模糊特征以实现两帧输入图像的运动模糊去除;插帧模块用于估计帧间的体素流,所得体素流将用于指导像素进行三线性插值以合成中间帧。其次,制作了大型模糊视频仿真数据集,并提出一种先分后合、由粗略至细致的训练策略,实验结果表明该策略促进了多任务网络有效收敛。最后,对比前沿的去模糊和插帧算法组合,实验指标显示所提方法合成中间帧时峰值信噪比最少提高1.41 dB,结构相似性提升0.020,插值误差降低1.99。视觉对比及重制序列展示表明,所提模型对于模糊视频有着显著的帧率上转换效果,即能够将两帧模糊视频帧端对端重制为清晰且视觉连贯的三帧视频帧。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
去模糊
体素流
视频插帧
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职称材料
基于Tiny-YOLOV3的无人机地面目标跟踪算法设计
被引量:
5
3
作者
张兴旺
刘小雄
+1 位作者
林传健
梁晨
《计算机测量与控制》
2021年第2期76-81,共6页
为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLOV3的原理和网络结构,并基于Tiny-YOLOV3的目标检测结果,结合无人机状态和目标的几何关系建立了目标跟踪...
为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLOV3的原理和网络结构,并基于Tiny-YOLOV3的目标检测结果,结合无人机状态和目标的几何关系建立了目标跟踪系统的数学模型;接着对目标相对运动关系进行分析,建立目标的运动学模型,考虑到目标检测结果受干扰影响较大,应用卡尔曼滤波器实现对目标轨迹的滤波和预测,进而提升目标跟踪的精度;最后根据经过卡尔曼滤波后的目标轨迹信息设计无人机控制律,在轨迹控制的同时引入对无人机偏航角的控制,从而实现无人机对目标的稳定跟踪;仿真结果表明无人机对目标的位置跟踪精度在0.5 m以内,速度跟踪误差在0.2 m/s以内,偏航角跟踪误差在3°以内,跟踪效果良好,从而论证了所提算法的有效性。
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关键词
Tiny-YOLOV3
卡尔曼滤波
目标跟踪
四旋翼无人机
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职称材料
题名
无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现
被引量:
12
1
作者
林传健
章卫国
史静平
吕永玺
机构
西北工业大学自动化学院
陕西省飞行控制与仿真技术重点实验室(西北工业大学)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期119-127,共9页
文摘
为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,并设置虚拟云台和摄像机.其次,利用UAV、汽车与云台之间的相对运动模拟UAV跟踪过程中场景的变化,基于运动补偿的云台控制算法保证了虚拟摄像机始终指向目标.然后,虚拟摄像机采集目标所在区域的图片,图像跟踪算法跟踪图片中的目标,并利用目标图像模型解算目标在世界坐标系下的位置.最后,根据目标位置,使用参考点制导法生成期望的滚转角指令,引导UAV围绕目标盘旋飞行.视景仿真软件、图像跟踪算法和MATLAB/Simulink之间通过共享内存与UDP进行闭环通信.此外,提出一种实用可靠的标定方法,完成了视景仿真软件中虚拟摄像机内参矩阵的标定.仿真结果表明:该仿真平台能较好地模拟UAV对不同运动状态汽车的跟踪,得到的仿真结果具有较高的工程参考价值.本文的研究成果为目标跟踪实验提供了良好的仿真环境,有效减少实验成本.
关键词
目标跟踪
无人机
云台控制
参考点制导
视景仿真
Keywords
target tracking
unmanned aerial vehicle
gimbal control
reference point guidance
visual simulation
分类号
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
基于深度体素流的模糊视频插帧方法
被引量:
4
2
作者
林传健
邓炜
童同
高钦泉
机构
福州大学物理与信息工程学院
福建省医疗器械与医药技术重点实验室(福州大学)
福建帝视信息科技有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第3期819-824,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61802065)~~
文摘
针对视频运动模糊严重影响插帧效果的情况,提出了一种新型的模糊视频插帧方法。首先,提出一种多任务融合卷积神经网络,该网络结构由两个模块组成:去模糊模块和插帧模块。其中,去模糊模块采用残差块堆叠的深度卷积神经网络(CNN),提取并学习深度模糊特征以实现两帧输入图像的运动模糊去除;插帧模块用于估计帧间的体素流,所得体素流将用于指导像素进行三线性插值以合成中间帧。其次,制作了大型模糊视频仿真数据集,并提出一种先分后合、由粗略至细致的训练策略,实验结果表明该策略促进了多任务网络有效收敛。最后,对比前沿的去模糊和插帧算法组合,实验指标显示所提方法合成中间帧时峰值信噪比最少提高1.41 dB,结构相似性提升0.020,插值误差降低1.99。视觉对比及重制序列展示表明,所提模型对于模糊视频有着显著的帧率上转换效果,即能够将两帧模糊视频帧端对端重制为清晰且视觉连贯的三帧视频帧。
关键词
深度学习
卷积神经网络
去模糊
体素流
视频插帧
Keywords
deep learning
Convolutional Neural Network(CNN)
debluring
voxel flow
video frame interpolation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于Tiny-YOLOV3的无人机地面目标跟踪算法设计
被引量:
5
3
作者
张兴旺
刘小雄
林传健
梁晨
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《计算机测量与控制》
2021年第2期76-81,共6页
基金
航空科学基金资助(201905053003)
陕西省飞行控制与仿真技术重点实验室资助。
文摘
为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLOV3的原理和网络结构,并基于Tiny-YOLOV3的目标检测结果,结合无人机状态和目标的几何关系建立了目标跟踪系统的数学模型;接着对目标相对运动关系进行分析,建立目标的运动学模型,考虑到目标检测结果受干扰影响较大,应用卡尔曼滤波器实现对目标轨迹的滤波和预测,进而提升目标跟踪的精度;最后根据经过卡尔曼滤波后的目标轨迹信息设计无人机控制律,在轨迹控制的同时引入对无人机偏航角的控制,从而实现无人机对目标的稳定跟踪;仿真结果表明无人机对目标的位置跟踪精度在0.5 m以内,速度跟踪误差在0.2 m/s以内,偏航角跟踪误差在3°以内,跟踪效果良好,从而论证了所提算法的有效性。
关键词
Tiny-YOLOV3
卡尔曼滤波
目标跟踪
四旋翼无人机
Keywords
Tiny-YOLOV3
Kalman filter
target tracking
quadrotor UAV
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现
林传健
章卫国
史静平
吕永玺
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
下载PDF
职称材料
2
基于深度体素流的模糊视频插帧方法
林传健
邓炜
童同
高钦泉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
4
下载PDF
职称材料
3
基于Tiny-YOLOV3的无人机地面目标跟踪算法设计
张兴旺
刘小雄
林传健
梁晨
《计算机测量与控制》
2021
5
下载PDF
职称材料
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