【摘 要】
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本文针对小型无人机地面目标跟踪系统,提出了一种目标运动状态估计方法。该方法借助于图像中静态点的运动信息来估计由于摄像机运动引起的图像变化,并进而估计得到目标的运动
【机 构】
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南开大学机器人与信息自动化研究所;
【基金项目】
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天津市应用基础研究计划(07JCYBJC05400);新世纪优秀人才支持计划(NCET-06-0210);机器人学国家重点实验室开放课题资助项目(RLO200814)
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本文针对小型无人机地面目标跟踪系统,提出了一种目标运动状态估计方法。该方法借助于图像中静态点的运动信息来估计由于摄像机运动引起的图像变化,并进而估计得到目标的运动速度,从而减少机载传感器噪声对目标速度估计的影响。具体而言,首先采用一种基于KLT的动态目标检测算法跟踪图像中的动态目标和其周围的静态特征点,并利用相邻两幅图分别估计出它们在图像平面的运动速度,然后结合机载传感器测得的无人机和云台的运动速度计算得到由于摄像机自身运动引起的图像变化,最后利用坐标变换计算出目标在世界坐标系的运动速度。仿真与实验结果验证了算法的有效性。
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