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融合手機和無(wú)人機多傳感參數的運動(dòng)目標跟蹤方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院

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中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金項目(面上項目,重點(diǎn)項目,重大項目)


Fusion Sensing Data of Phone and UAV for Motion Tracking
Author:
Affiliation:

College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology

Fund Project:

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    摘要:

    針對基于圖像的無(wú)人機運動(dòng)跟蹤方法存在因圖像退化帶來(lái)的錯檢和漏檢問(wèn)題,提出一種基于手機和無(wú)人機多傳感器數據融合的運動(dòng)目標跟蹤方法。將手機IMU(Inertial Measurement Unit,慣性測量單元)數據與無(wú)人機的IMU和圖像數據作為擴展卡爾曼濾波的輸入,其中IMU數據用于濾波器的狀態(tài)估計,并通過(guò)將ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)方法得到的運動(dòng)目標圖像坐標作為卡爾曼濾波的測量更新部分,再將擴展卡爾曼濾波之后的數據用于校正狀態(tài)估計,進(jìn)一步提高無(wú)人機運動(dòng)目標跟蹤的準確性。設計實(shí)驗通過(guò)實(shí)測數據集來(lái)模擬無(wú)人機跟蹤場(chǎng)景,驗證該方法的可行性。實(shí)驗表明,采用多傳感器數據融合的無(wú)人機運動(dòng)目標跟蹤方法能夠達到0.67m的定位誤差,相比于基于圖像的方法的精度高,驗證了該方法的有效性。

    Abstract:

    The motion tracking method based on image has wrong detections and observation dropouts due to the image degradation. To solve this problem, the motion tracking method based on fusion sensing data of phone and UAV is proposed. The phone’s and UAV’s IMU data and the camera’s image data are input for EKF(Extended Kalman Filter). Besides, IMU data is used for estimating the system state while the moving target’s coordinate calculated by ORB method, the coordinate is used for EKF measurement update, then correct the state estimate by the data calculated from the EKF. Finally, the feasibility of this method is verified by using the real datasets that simulate the UAV tracking scenario. Experimental results demonstrated this method’s superior accuracy on UAV platform compared to the single camera vision tracking method.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

陳朋,徐天宇,任金金.融合手機和無(wú)人機多傳感參數的運動(dòng)目標跟蹤方法計算機測量與控制[J].,2018,26(8):299-303.

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歷史
  • 收稿日期:2018-01-10
  • 最后修改日期:2018-01-26
  • 錄用日期:2018-01-29
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-09-04
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