Theo dõi một đối tượng chuyển động

Nếu điều này đã được trả lời, bằng mọi cách xin vui lòng chỉ cho tôi.

Tôi đang trong quá trình xây dựng một quad quad mà cuối cùng tôi có kế hoạch chạy tự động bằng cách cho phép nó theo dõi một đối tượng và đưa một nguồn cấp dữ liệu video về nó di chuyển.

GPS là một trong những lựa chọn tôi đã xem xét, về cơ bản:

• Antena GPS trên vật thể chuyển động (người, xe hơi, xe đạp, người lướt sóng)
• Antena GPS trên quad quad
• Radio để truyền tọa độ từ đối tượng chuyển sang quad copter

Một số thử thách tôi có thể thấy trước là

• Đường ngắm cho camera. Làm thế nào để máy ảnh biết chính xác nơi để chỉ?
• Góc, làm thế nào tôi có thể lập trình trước bộ tứ để luôn ghi, giả sử ... 10m ở bên phải đối tượng chuyển động, hoặc thậm chí tốt hơn, lập trình một bộ góc để ghi lại trong khi theo kịp đối tượng
• GPS chính xác, điều gì xảy ra nếu khóa GPS yếu?

Một số lựa chọn khác của tôi là gì? Tôi đã xem TED Talk này , nơi các quads đang theo dõi một cảm biến hình quả bóng? Tôi tin rằng nó sử dụng máy ảnh Kinect và rất nhiều trong số chúng không thực sự là một lựa chọn cho thử thách này.

Vì vậy, tôi sẵn sàng nghe một số ý tưởng trước khi tôi bắt đầu nghiên cứu và phát triển các tính năng này.

Một Vicon chuyển động hệ thống chụp hệ thống được sử dụng trong TED Talk mà bạn tham chiếu. Nó tương tự như Kinect trong đó cung cấp tọa độ 3D của bất kỳ đối tượng nào được theo dõi trong phạm vi quan sát của nó. Giống như Kinect, nó sử dụng IR, nhưng sử dụng các bóng phản xạ IR được gắn vào tứ giác và con trỏ của người thuyết trình để xác định và theo dõi các đối tượng. Chưa kể nó là một hệ thống đắt hơn đáng kể.

Các hệ thống như Vicon và Kinect không hoạt động ngoài trời vì chúng sử dụng IR và mặt trời che chúng. Giải pháp GPS mà bạn đề xuất là một cách tiếp cận phổ biến cho vấn đề này cho các địa điểm ngoài trời. Một cách tiếp cận khác có thể là sử dụng Quuppa , một hệ thống chụp chuyển động dựa trên RF.

Bất kể bạn sử dụng phương pháp theo dõi nào, một khi bạn biết vị trí của robot và mục tiêu, vấn đề tính toán hướng đến mục tiêu, hoặc trước nó, là một vấn đề hình học cơ bản. Trừ vị trí robot khỏi vị trí mục tiêu sẽ cho bạn hướng để chỉ camera. Để theo dõi một vài feet phía trước mục tiêu, trước tiên bạn sẽ thêm vectơ vào vị trí mục tiêu đại diện cho hướng di chuyển và khoảng cách dẫn (trong ví dụ của bạn là 10m).

Nếu bạn không thực sự cần biết vị trí của robot, chỉ có vị trí tương đối của nó với mục tiêu, thì bạn có thể sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính để theo dõi mục tiêu và di chuyển với nó. Tất nhiên bạn sẽ cần phải tránh những trở ngại trong quá trình. Ngoài ra, các chướng ngại vật có thể cản trở tầm nhìn của bạn trong trường hợp bạn cần một số cách để dự đoán chuyển động của mục tiêu. Điều này có thể đặc biệt khó khăn nếu bạn theo dõi con người ở ngoài trời.

Thực tế là vấn đề bạn đang giải quyết là một lĩnh vực nghiên cứu rất tích cực. Tôi biết một số nhóm nghiên cứu, cả trong học viện và ngành công nghiệp, đang cố gắng giải quyết vấn đề này. Tôi chỉ bị trầy xước bề mặt ở đây.

Nghiên cứu tính chính xác của máy thu GPS được đề xuất của bạn. Bạn có thể thất vọng. Bạn có thể tăng độ chính xác của GPS bằng cách kết hợp đầu ra của máy thu GPS với dữ liệu từ một cảm biến quán tính, nhưng theo tôi biết bạn không thể có được một hệ thống giá theo sở thích đã được thực hiện và vấn đề không hề nhỏ để giải quyết .

Để chỉ, hãy xem xét một la bàn trên máy photocopy quad của bạn.

Đây sẽ là một vấn đề khá khó giải quyết, đặc biệt nếu bạn muốn máy photocopy quad nhỏ và không bị ràng buộc với trạm mặt đất (có rất nhiều điều bạn có thể làm nếu bạn có khả năng xử lý video và thời gian để chúng hoạt động, nhưng đó không phải là thứ sẽ dễ dàng phù hợp với máy photocopy nhỏ).

Trong trường hợp này, công nghệ định vị tuyệt đối của bạn là cá trích đỏ. Nếu bạn đang cố gắng theo dõi một đối tượng, tất cả những gì quan trọng là vị trí tương đối của bạn. Chúng tôi đã thực hiện điều hướng dựa trên tầm nhìn như vậy (liên quan đến cấu trúc dưới nước) với một phương tiện dưới nước - không thể nhận tín hiệu GPS trong khi chìm.

Giả sử rằng bạn đã thiết lập khả năng xác định vị trí của một đối tượng trong khung video (và suy ra phạm vi của bạn và mang liên quan đến nó), tất cả những gì còn lại là tính toán vị trí mong muốn của bạn và đưa nó vào điều khiển PID X / Y của bạn. Phần khó khăn duy nhất là đưa đối tượng vào khung hình ban đầu. (Có lẽ, điều khiển GPS thô của bạn sẽ đưa bạn đến đúng sân bóng.)

Tôi có thể nghĩ ra 3 cách khá đơn giản mà bạn có thể nhận được phạm vi của mình và mang từ luồng video đầu vào. Cách tốt nhất là có hỗ trợ 3D gốc trong máy ảnh (chẳng hạn như trong Kinect). Không biết rằng, nếu bạn biết kích thước của mục tiêu (và cách phát hiện nó trong khung hình) thì bạn sẽ có thể tính toán phạm vi dựa trên số lượng pixel mà nó chiếm. Trường hợp xấu nhất, chỉ cần sử dụng glyph thực tế tăng cường cho mục tiêu của bạn - chúng khá dễ dàng để phát hiện thị giác máy tính.

Giải pháp GPS được đề xuất của bạn là lựa chọn tốt nhất theo mức chênh lệch đáng kể, miễn là bạn ở trong môi trường có sẵn GPS (hay còn gọi là bạn luôn ở ngoài trời).

Các giải pháp dựa trên tầm nhìn có vẻ hấp dẫn, nhưng chúng thực sự không phù hợp trong tình huống này. Bạn không chỉ bị giới hạn về chất lượng camera và khả năng xử lý, mà việc theo dõi đối tượng ở các vị trí tùy ý ngoài trời là một vấn đề cực kỳ khó khăn, đặc biệt là khi bạn bắt đầu có một phần / hoàn thành.

Bạn cũng có một lợi thế rất tốt vì phần lớn lỗi GPS sẽ ảnh hưởng đến cả hai máy thu cùng một lúc. Vị trí "toàn cầu" của họ có thể bị tắt hàng chục mét, nhưng vị trí tương đối của họ có thể sẽ gần hơn rất nhiều. (Đây thực chất là DGPS .)

Ngay khi bạn biết vị trí của tứ giác của mình so với vị trí của mục tiêu, vấn đề sẽ giảm xuống trig trung học hoặc đại số tuyến tính cơ bản.

Lưu ý rằng ngay khi bạn bắt đầu nói về việc tránh chướng ngại vật, hoặc sự mạnh mẽ khi các cảm biến rơi ra, mọi thứ trở nên thực sự phức tạp trở lại.

Thành thật mà nói, một giải pháp đáng tin cậy cho vấn đề này không liên quan đến việc đặt đèn hiệu vào mục tiêu sẽ ở mức tối thiểu xứng đáng với luận án tiến sĩ, và có lẽ đáng giá hơn rất nhiều.

Nếu bạn muốn theo dõi dưới mét của đối tượng chuyển động, chỉ riêng GPS sẽ không đủ. Tôi đồng tình rằng các kỹ thuật dựa trên tầm nhìn thụ động sẽ đòi hỏi một lượng lớn kỹ thuật để thực hiện, chưa kể đến kích thước, trọng lượng và sức mạnh đáng kể. Tôi khuyên bạn nên sử dụng các kỹ thuật GPS khác biệt - không chính xác dễ dàng, nhưng đơn giản hơn từ quan điểm hệ thống. Bạn sẽ cần một máy thu GPS tốc độ cập nhật cao, tạo ra dữ liệu Carrier Phase và Pseudo-Range cũng như một giải pháp GPS truyền thống. Bạn cũng sẽ cần truyền dữ liệu bổ sung này đến quad quad của mình từ cả trạm tham chiếu gần đó và đối tượng chuyển động. Thật hữu ích khi có một trạm tham chiếu đứng yên vì vị trí của nó được biết chính xác, do đó, sử dụng các phép đo phù hợp vệ tinh, bạn có thể xác định chính xác các lỗi lan truyền và thời gian từ mỗi vệ tinh. Vì bạn biết hình học gần đúng cho cả trạm tham chiếu không chuyển động và đối tượng chuyển động và các đường dẫn đến các vệ tinh gần như giống nhau cho cả hai trường hợp, bạn có thể áp dụng các lỗi lan truyền và thời gian được tính toán chính xác từ trạm tham chiếu và áp dụng chúng đến đối tượng chuyển động. Độ chính xác bổ sung có được bằng cách tính toán một giải pháp vị trí tương đối cho cả quad quad và đối tượng chuyển động giải thích các thay đổi quan sát được trong Carrier Phase theo thời gian khi cả hai đều di chuyển. Vì đây là những thay đổi pha, nên số lượng chu kỳ nguyên không xác định và phải được giải quyết bằng cách sử dụng một kỹ thuật nổi tiếng để tìm giải pháp số nguyên cho các vấn đề bình phương nhỏ nhất (tên thoát khỏi tôi vào lúc này). Bộ lọc Kalman hoặc Bộ lọc hạt cũng thường cần thiết để hội tụ đến giải pháp vị trí chính xác bằng cách sử dụng dữ liệu sóng mang sau khi kết hợp với dữ liệu có nguồn gốc giả phạm vi. Kiểm tra công việc được thực hiện tại Navlab của Đại học Auburn để biết ví dụ về loại công việc này.