基于MEANSHIFT的小型無(wú)人機(jī)位置解算方法研究.pdf

1、無(wú)人機(jī)產(chǎn)生于20世紀(jì)20年代，隨著高新科技的快速發(fā)展，無(wú)人機(jī)將在未來(lái)的軍事以及民用領(lǐng)域顯現(xiàn)越發(fā)廣闊的應(yīng)用前景。由于其具有尺寸小、隱蔽性好、質(zhì)量輕、成本低、性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)，無(wú)人機(jī)的自主飛行關(guān)鍵技術(shù)備受矚目，而無(wú)人機(jī)的定位算法是無(wú)人機(jī)自主飛行的關(guān)鍵技術(shù)之一。近年來(lái)，許多國(guó)內(nèi)外專家對(duì)無(wú)人機(jī)的定位方法進(jìn)行了深入的探究。本文主要基于meanshift目標(biāo)跟蹤算法提出一種對(duì)處于懸停狀態(tài)中的無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)定位的方法。
　　首先，介紹了無(wú)人機(jī)定位領(lǐng)域

2、的基礎(chǔ)知識(shí)和攝像機(jī)標(biāo)定理論，對(duì)meanshift目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，由于meanshift跟蹤算法的局限性，特引入Kalman濾波技術(shù)，并運(yùn)用其預(yù)測(cè)和校正技術(shù)，針對(duì)目標(biāo)快速移動(dòng)和發(fā)生遮擋的情況，提出了一種融合Kalman的改進(jìn)meanshift算法。此算法的關(guān)鍵點(diǎn)是根據(jù)已知目標(biāo)模板和候選目標(biāo)模板之間的顏色直方圖匹配度決定算法的下一步是通過(guò)Kalman預(yù)測(cè)進(jìn)行目標(biāo)追蹤還是選擇通過(guò)融合Kalman校正技術(shù)的meanshift算法進(jìn)行

3、目標(biāo)追蹤，從而得到準(zhǔn)確的跟蹤軌跡。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，這種改進(jìn)的meanshift算法具有較好的魯棒性，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)的預(yù)期目標(biāo)。
　　然后，介紹了基于meanshift目標(biāo)跟蹤算法的無(wú)人機(jī)位置解算方法。將基于攝像機(jī)標(biāo)定的定位方法與此方法形成對(duì)比，說(shuō)明本方法的可行性與實(shí)用性。本方法利用改進(jìn)后的meanshift目標(biāo)跟蹤算法提取出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，并根據(jù)機(jī)載攝像頭圖像中任意兩點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的間距與相應(yīng)的在圖像像素坐標(biāo)系下的間距之比不變的理論知識(shí)