基于CamShift算法的高速目標(biāo)自動(dòng)跟蹤平臺(tái)設(shè)計(jì)

【摘要】：本文設(shè)計(jì)并搭建了一套能夠?qū)崟r(shí)自動(dòng)跟蹤高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二軸舵機(jī)平臺(tái)?；贠penCV函數(shù)庫中的CamShift算法對(duì)運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行了處理，把圖像處理后的數(shù)據(jù)通過高速串口實(shí)時(shí)發(fā)送給Arduino，通過直接操控Arduino的AVR來提升PWM的頻率實(shí)現(xiàn)對(duì)窄頻舵機(jī)的穩(wěn)定控制。并引入PID控制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高速目標(biāo)的快速穩(wěn)定跟蹤，控制指標(biāo)在同類平臺(tái)中處于較高水平。

【關(guān)鍵詞】：高速目標(biāo)；CamShift算法；二軸跟蹤平臺(tái)

目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在軍、民系統(tǒng)中的有大量的應(yīng)用。如火炮自動(dòng)觀瞄系統(tǒng)，能夠在坦克行走時(shí)自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)所要瞄準(zhǔn)的目標(biāo)，增加坦克的觀瞄效率，提高戰(zhàn)場(chǎng)存活率；現(xiàn)代飛機(jī)偵察吊艙采用的凝視系統(tǒng)，能夠?qū)?zhǔn)所要偵察的對(duì)象，減少飛行員的操作量。

一、CamShift算法原理

根據(jù)設(shè)計(jì)需求，本系統(tǒng)是用于追蹤高速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，在這種應(yīng)用場(chǎng)景下OpenCV下MeanShift算法簡(jiǎn)化成了一個(gè)簡(jiǎn)單的重心跟蹤的算法，所以實(shí)現(xiàn)的追蹤效果并不理想，因此為了解決這個(gè)問題，本系統(tǒng)結(jié)合了它的改進(jìn)算法CamShift。該算法主要通過目標(biāo)對(duì)象的顏色特征與環(huán)境背景顏色特征差異來實(shí)現(xiàn)追蹤，其核心思想是對(duì)讀取的視頻中每一幀圖像都進(jìn)行MeanShift運(yùn)算，并且前一幀的運(yùn)算結(jié)果將作為后一幀的初始參數(shù)依次迭代。根據(jù)上述原理設(shè)計(jì)了兩種追蹤模式——?jiǎng)幼粉櫤腿詣?dòng)追蹤。

半自動(dòng)追蹤最終實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)效果：輸入需要被追蹤物體的視頻，用鼠標(biāo)手動(dòng)選出需要追蹤的物體，輸出追蹤結(jié)果參數(shù)。第一步：在輸入界面中手動(dòng)用鼠標(biāo)拖選出追蹤目標(biāo)；第二步：計(jì)算求解出視頻中所選的目標(biāo)物體的反向投影圖并輸出到計(jì)算機(jī)處理器；第三步：根據(jù)計(jì)算機(jī)實(shí)計(jì)算獲得的反向投影圖和手動(dòng)輸入的選定的方框進(jìn)行MeanShift算法迭代，最終向反向投影圖中概率最大的方向輸出移動(dòng)信號(hào)，也就是向概率密度重心的方向在移動(dòng)，所以目標(biāo)始終在選定的方框內(nèi)；第四步：下一次需要計(jì)算的圖像用上一次計(jì)算的結(jié)果（輸出的方框）代。

全自動(dòng)追蹤最終實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)效果：輸入需要處理的視頻，系統(tǒng)對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)物體進(jìn)行自動(dòng)追蹤。第一步：用運(yùn)動(dòng)偵測(cè)算法函數(shù)將視頻中運(yùn)動(dòng)中的目標(biāo)物體與靜止的非目標(biāo)背景分離開來；第二步：目標(biāo)物體的輪廓進(jìn)行初步提取并輸出，從原來的圖像中獲取目標(biāo)圖像的基本信息；第三步：獲取的目標(biāo)圖像信息作反向投影處理，處理過后就得到了反向投影圖；第四步：輸入的結(jié)果（是反向投影圖和目標(biāo)物體的輪廓）進(jìn)行MeanShift算法迭代，因?yàn)樗浅匦姆较蛞苿?dòng)，也就是向投影圖中概率大的方向移動(dòng)，所以所選方框最終會(huì)移動(dòng)到物體上；第五步：一次求解運(yùn)算用上一次輸出的結(jié)果來迭代就可以了。

二、目標(biāo)自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

由于整個(gè)系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟蹤，在一般的工業(yè)自動(dòng)控制中，采用閉環(huán)控制系統(tǒng)。本平臺(tái)采用的就是閉環(huán)系統(tǒng)。閉環(huán)系統(tǒng)從攝像頭開始，攝像頭拍攝目標(biāo)物體形成視頻傳輸?shù)诫娔X，電腦中的圖像處理軟件對(duì)傳回來的視頻進(jìn)行分析，運(yùn)算出目標(biāo)物體的大小和位置坐標(biāo)，并將這些信息通過串口實(shí)時(shí)發(fā)送給單片機(jī)。單片機(jī)接收到位置信息以后不能立馬把這些信息發(fā)送個(gè)舵機(jī)，因?yàn)檫@些信號(hào)舵機(jī)并不能識(shí)別。舵機(jī)能識(shí)別PWM信號(hào)，因此需要舵機(jī)控制軟件將傳回來的位置信號(hào)轉(zhuǎn)換成PWM信號(hào)。轉(zhuǎn)換完成在將PWM信號(hào)實(shí)時(shí)傳輸給舵機(jī)，舵機(jī)作出相應(yīng)的動(dòng)作將目標(biāo)物體鎖定在屏幕中央。

三、跟蹤平臺(tái)的高速化設(shè)計(jì)

轉(zhuǎn)動(dòng)平臺(tái)若要實(shí)現(xiàn)跟蹤高速目標(biāo)，平臺(tái)內(nèi)部的通信一定是高速的。平臺(tái)內(nèi)部通信一共分為四處：攝像機(jī)拍照并將圖片發(fā)送給電腦的速度，電腦處理完目標(biāo)圖像位置坐標(biāo)并將位置坐標(biāo)發(fā)送給單片機(jī)的速度，單片機(jī)發(fā)送指令給舵機(jī)的速度，舵機(jī)處理命令的速度。

由于平臺(tái)采用的Arduino產(chǎn)生的PWM波可能會(huì)有一些誤差，窄頻舵機(jī)是高靈敏度的舵機(jī)，因此有可能這些PWM誤差會(huì)引起系統(tǒng)的振動(dòng)。為此，需要調(diào)整窄頻舵機(jī)的EEPROM，需要降低系統(tǒng)的增益值，或者增大舵機(jī)的死區(qū)使得死區(qū)范圍大于誤差范圍。這樣舵機(jī)就不會(huì)在高頻率下產(chǎn)生抖動(dòng)。

四、結(jié)論及前景展望

整個(gè)系統(tǒng)的通信速率將取決于最慢的模塊，這和木桶的短板原理很相似。在這套系統(tǒng)中，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)攝像頭模塊的速率相對(duì)與系統(tǒng)其它模塊速率較低，為每秒120幀，也就是說系統(tǒng)每秒鐘通信120次。而舵機(jī)的分辨率為1/2000，也就是說舵機(jī)的步進(jìn)角度為0.09度，若系統(tǒng)中未引入PID控制算法，舵機(jī)精度取最高值，那么該套系統(tǒng)全速追蹤目標(biāo)的速度我們可以算出X軸和Y軸跟蹤度速度是5.4度每秒。在這個(gè)速度下，跟蹤的精確度可達(dá)5*5個(gè)像素范圍。未引入PID算法，保證20*20像素點(diǎn)的跟蹤范圍下，系統(tǒng)的速度最高可以提升到59.4度每秒。這些是前期工作的數(shù)據(jù)，在引入PID算法后，舵機(jī)的速度將不再是一個(gè)固定的值，是隨著目標(biāo)偏離屏幕中央遠(yuǎn)近的誤差而實(shí)時(shí)調(diào)整的。系統(tǒng)設(shè)置速度系數(shù)為2.攝像頭的視野范圍是640*480像素大小，那么系統(tǒng)產(chǎn)生的最大偏差為310像素，如果目標(biāo)正好在屏幕的一個(gè)角落，那么此時(shí)二軸轉(zhuǎn)動(dòng)系統(tǒng)的反映速度將最大，理論上速度可達(dá)3348度每秒。實(shí)際上我們的舵機(jī)系統(tǒng)能夠體用的最大速度為0.035sec/60度，也就是1714度每秒。所以舵機(jī)將以這個(gè)速度運(yùn)轉(zhuǎn)。在接近目標(biāo)的過程中，舵機(jī)會(huì)逐漸減速，直到達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)后速度減為0。如圖1是目標(biāo)自動(dòng)追蹤系統(tǒng)的整體效果圖。

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作者簡(jiǎn)介：楊芳權(quán)，鄭州大學(xué)力學(xué)與工程科學(xué)學(xué)院2013級(jí)本科生。

指導(dǎo)老師：衛(wèi)洪濤。