基于图像识别的四轴飞行器跟踪设计

于会泳+宋洪亮+刘有成+胡涛

摘 要：本文以STM32F407为主控芯片，设计了基于机器视觉的四轴飞行器。利用加速度、角速度、磁场、温度、气压等参数得到姿态数据，再用PID控制实现稳定飞行。本文例用Meanshift算法，通过相似函数快速识别目标。经过试飞测试，四轴飞行器能够较好识别图像，并能够准确飞行。

关键词：图像识别；Meanshift算法；姿态求解；PID控制

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.03.176

0 引言

近几年来，四轴飞行器得到了大力发展，许多成熟的方案已经被广泛应用到航拍领域。随着机器视觉的发展，数字图像的处理应用范围的不断扩展[1]，利用机器视觉进行目标追踪已经成为现代研究的热点。本文采用图像识别对目标进行追踪，通过对图像处理，提出特征，将物体特征识别进行定位跟踪。本系统极大的发挥了STM32F407的性能，具有一定的应用领域与商业价值。

1 图像识别

本系统的图像识别处理算法采用Meanshift算法进行目标识别，对采集的图像进行HSL色域空间转换，再用Meanshift算法匹配特征值和进行标记，最终实现对特定区域目标的识别定位。在目标提取时，通过统计中央0.5的区域的HUE直方图来获得，当光线变化时可以自动修改目标锁定值的数据，进行自动参数修改，从而提高了追踪算法的鲁棒性[2，3]。对于图像的采集采用微型摄像头，采集图像后交由后端上位机进行处理与显示在显示屏上。Meaanshift算法是核密度估计法，依靠特征空间中的样本点对其密度函数值进行计算。核密度估计法的原理与直方图法相似，增加了一个核函数用于平滑数据。在充分采样的情况下，可以逐渐收敛于任意的密度函数，因此可以对满足任何分布的数据进行密度估计。

2 四轴飞行器的控制

由于四轴飞行器采用多旋翼飞行，各个浆翼之间在旋转过程中存在相互干扰，这就导致飞行器飞行的稳定性较差[4]。在设计控制系统时要着重考虑飞行器的稳定性，这样使得姿态测量在飞行器系统中显得格外重要，利用传感器来对飞行器的运动姿态进行检测，不断反馈当前姿态，确保飞行稳定。对于姿态控制使用多环PID控制，经过限幅和死区控制，准确的融合了四轴飞行器的多个控制量[5]。电机控制部分采用航模电子调速器控制航模无刷电机，其具有信号丢失保护与低电压保护功能，并且能够线性控制电机转速。在姿态解算中，采用梯度下降法融合加速度、角速度和磁场力数据，利用加速度和磁场强度，纠正陀螺仪积分的漂移誤差；能够得到良好的动态响应和静态稳定性，并用四元数矩阵表示飞行器的综合旋转情况。

3 结论

经试飞实验，系统具有良好的稳定性和机动性，控制响应迅速可靠；能够很好地对图像信息进行采集处理，并能实现对特定目标体进行短距离实时追踪。

参考文献：

[1]陈汗青，万艳玲，王国刚.数字图像处理技术研究进展[J].工业控制计算机，2013（01）：72-74.

[2]樊冬雪，成怡，金海林，修春波.四轴飞行器视觉导航系统设计[J].电子技术应用，2014（08）：140-142+146.

[3]王宇庆，朱明.评价彩色图像质量的四元数矩阵最大奇异值方法[J].光学精密工程，2013（02）：469-478.