一种移动平台的制作方法

本实用新型涉及智能控制领域，特别涉及一种移动平台。

背景技术：

现有移动机器人的移动机构技术方案有履带式、腿式、蛇行式、跳跃式、轮式等几种。其中履带式地面附着性能和通过性能好，但是速度较慢、功耗较大、转向时对地面破坏程度大。腿式机器人虽能够满足某些特殊的性能要求、能适应复杂的地形,但由于其结构自由度太多、机构复杂,导致其难于控制、移动速度慢、功耗大。蛇行式和跳跃式虽然在某些方面,如复杂环境、特殊环境、机动性等具有其独特的优越性,但也存在一些致命的缺陷,如承载能力、运动平稳性等。相比之下,轮式移动机器人具有自重轻、承载大、机构简单、驱动和控制相对方便、行走速度快、机动灵活、工作效率高等优点,因此被大量应用于工业、农业、反恐防爆、家庭、空间探测等领域。

在无人侦察小车及无人机等使用到视觉传感器的移动平台中，对特定目标的智能跟踪也一直是一个研究的重点和难点。现行大部分方法均是考虑监控场景下视频的目标跟踪，该场景的特点在于摄像头固定且仅需对目标进行短时跟踪。而在无人侦察小车及无人机的视觉系统应用场景当中，对特定目标的跟踪不仅属于长时间跟踪，而且其图像传感器需要在目标即将脱离视野时，通过云台移动以继续追踪目标，这样图像传感器所采集的图像也更容易被噪声污染。遮挡问题在现有方法中也经常被考虑，但是大多是针对短时遮挡，现有方法只适合于脱离遮挡的目标仍然在视频范围内的情况，不适合大片遮挡以至于目标脱离视野范围的情形。还有的现有方法仅适用于目标运动线性和噪声符合高斯分布的情形，这种情形在实际场景中是不存在的。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的技术问题，本实用新型的目的是：提供一种移动平台。

本实用新型的目的通过下述技术方案实现：一种移动平台，包括：车体、车轮、连接件、第一舵机、视觉识别系统以及根据视觉识别系统采集到的图像信息控制移动平台移动的平台控制器，连接件一端铰接于车体上，车轮设置于连接件另一端，所述第一舵机与连接件连接，用于控制连接件的摆动动作从而调节车体的底盘与地面间的距离，视觉识别系统包括全景反射镜以及用于采集全景反射镜上的图像信息的图像采集装置；

平台控制器与第一舵机连接，平台控制器还用于控制第一舵机的运动。

优选的，视觉识别系统还包括升降装置，所述全景反射镜设置于升降装置上。

优选的，视觉识别系统还包括四个摄像头，四个摄像头分别设置在车体的前部、后部、左部以及右部，分别采集车体的前方、后方、左方以及右方的图像信息。

优选的，还包括第二舵机，位于车体的前部的摄像头设置于第二舵机上，第二舵机用于调节位于车体前部的摄像头的俯仰角度。

优选的，还包括用于控制移动平台移动速度的电子调速器。

优选的，所述移动平台为遥控无人小车。

优选的，第一舵机固定安装于连接件上，第一舵机的转轴与车体连接。

优选的，全景反射镜的镜面为向图像采集装置凸出的双曲面反射镜面。

优选的，还包括驱动电机以及联轴器，所述驱动电机安装于连接件上，车轮通过联轴器与驱动电机连接。

本实用新型相对于现有技术具有如下的优点及效果：

1、本实用新型主要基于现有轮式技术方案进行了底盘和视觉识别系统的改进，在底盘方面，相较现有的技术方案，本实用新型利用可变底盘的结构和控制方法，主要克服了原技术无法兼顾越障能力和隐蔽性能的缺陷。在视觉识别系统方面，相较现有侦察小车的单方向小角度的图像情报采集和回传，本实用新型利用升降装置和全景反射镜等实现了360°全景图像情报采集和回传，克服了原有技术方案收集信息片面的缺陷。

附图说明

图1是本实用新型移动平台的结构示意图；

图2是本实用新型移动平台的前视图；

图3是移动平台进行长时间跟踪的方法的流程框图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本实用新型作进一步详细的描述，但本实用新型的实施方式不限于此。

一种移动平台，包括：视觉识别系统以及平台控制器，视觉识别系统包括全景反射镜1以及用于采集全景反射镜1上的图像信息的图像采集装置2；

平台控制器包括：检测模块，检测模块根据视觉识别系统接收到的图像信息对目标进行检测；

跟踪模块，跟踪模块根据视觉识别系统接收到的图像信息对目标进行跟踪；以及

预测模块，用于当目标被遮挡时根据目标被遮挡前目标移动轨迹预测被遮挡时目标移动轨迹。

优选的，移动平台具有车体3、车轮4、连接件5以及舵机6，连接件5一端铰接于车体3上，车轮4设置于连接件5另一端，所述舵机6与连接件5连接，用于控制连接件5的摆动动作从而调节车体3的底盘与地面间的距离；

还包括升降装置7，所述全景反射镜1设置于升降装置7上；

视觉识别系统还包括四个摄像头8，四个摄像头8分别设置在车体3的前部、后部、左部以及右部，分别采集车体3的前方、后方、左方以及右方的图像信息。

还包括第二舵机，位于车体的前部的摄像头设置于第二舵机上，第二舵机用于调节位于车体前部的摄像头的俯仰角度。

优选的，还包括用于控制移动平台移动速度的电子调速器。

优选的，所述移动平台为遥控无人小车。

优选的，舵机6固定安装于连接件5上，舵机6的转轴与车体3连接。

全景反射镜1的镜面为向图像采集装置2凸出的双曲面反射镜面。

优选的，还包括驱动电机9以及联轴器，所述驱动电机9安装于连接件上，车轮通过联轴器与驱动电机9连接。

一种使用上述的移动平台进行长时间跟踪的方法，包括：

步骤1，目标跟踪框选定：根据侦察小车的摄像机捕捉到的图像，采用现有的目标检测模块例如：YOLOv3算法，对图像进行实时目标检测，并在交互界面高亮框选出所有的人类目标，用户通过交互界面可以选择感兴趣的目标框，计算机收到目标框的位置信息，同时记录下初始跟踪框的面积a1，即可开始跟踪操作；

步骤2，确定目标跟踪框后，使用跟踪模块跟踪目标：例如：可利用尺度自适应KCF算法，对下一帧图像进行尺度自适应的跟踪。

步骤3，判断跟踪是否成功，若跟踪失败，则重检测目标，若检测到目标，则以检测结果做目标中心位置及轮廓框计算，否则进行预测跟踪；

若跟踪成功则利用跟踪模块进行目标中心位置及轮廓框尺寸的计算；

步骤4，当获取轮廓框后，判断跟踪轮廓框的面积变化因子是否符合第一预设条件，若不符合第一预设条件，则调节移动平台状态直至符合第一预设条件，然后执行步骤5；

步骤5，若符合第一预设条件，则在获取目标中心位置后，判断目标中心位置是否符合第二预设条件，若不符合第二预设条件，则调节移动平台状态直至符合第二预设条件，若是符合第二预设条件，则判断是否接收到结束跟踪的命令，若收到则结束跟踪，否则，返回至步骤2对下一帧进行处理。

优选的，若跟踪过程中存在遮挡则判断为跟踪失败。

优选的，判断跟踪是否成功的条件为：根据跟踪模块确定图像块的保守相似度，若大于或等于预设的保守相似度阈值则为跟踪成功，若小于保守相似度阈值则为跟踪失败。

优选的，所述第一预设条件为：跟踪轮廓框的面积变化因子在跟踪轮廓框的面积变化率设定范围内。

优选的，第二预设条件为：目标中心位置未超出预设的偏移阈值范围。

优选的，所述预测跟踪为使用支持向量回归机进行预测跟踪。

优选的，在确定要进行预测跟踪时，依据预测跟踪前所采集到设定数量帧中的目标移动轨迹预测下一帧目标移动位置。

本实用新型提出用支持向量回归机对目标进行预测跟踪，本实例中，在跟踪无遮挡且侦察小车状态没有改变阶段，保存最新10帧的目标中心点的二维坐标，在确定要进行预测跟踪时，分别利用已保存的基于时间序列的10个点坐标的横轴坐标和纵轴坐标，训练支持向量回归机。本实用新型采用的支持向量回归机利用单输入单输出的数据进行训练，输入是时间，输出是坐标值，核函数采用高斯核函数。完成两组数据的训练之后会得到两个支持向量回归机，带入最新的时间，即可分别得出新一帧的目标预测位置的横坐标值和纵坐标值，预测跟踪期间，目标框的尺寸保持不变，只对目标中心点位置进行预测。

优选的，目标跟踪框选定后，读入初始帧，检测模块检测目标，初始化跟踪模块、预测模块和重检测模块，设置检测标记初始值为0，然后，读取新的一帧图像，判断检测标记是否为1，若不是，则使用跟踪模块跟踪目标，若是1，则重检测目标；若检测到目标，则以检测结果做目标中心位置及轮廓框的计算，更改检测标记为0，否则，利用支持向量回归机预测目标轨迹(预测跟踪)并保持检测标记为1，然后，进行目标中心位置及轮廓框尺寸的计算；

在符合第二预设条件且未接收到结束跟踪的命令时，返回至读取下一帧图像处，循环进行上述步骤。

优选的，目标跟踪框选定并记录下初始跟踪框的面积α1，计算输入的每一帧的目标跟踪框的面积为α2，通过公式一计算面积变化率C：

公式一：

设定上界阈值C1，下界阈值C2，若面积变化率C在C1至C2范围内时，即：即C1<C<C2，判断目标中心位置是否符合第二预设条件。

调节移动平台状态直至符合第一预设条件具体为：当C>C2时，移动平台后退所需距离，使面积变化率C满足C1<C<C2，当C<C1时，移动平台前进所需距离，使面积变化率C满足C1<C<C2。

优选的，目标中心位置未超出偏移阈值范围，具体为：设定左边界阈值L1，右边界阈值R1，上边界阈值U1，下边界阈值D1，若目标中心位置(x,y)超出偏移阈值范围，即满足：x<L1或x>R1或y<D1或y>U1，则调节移动平台状态直至符合第一预设条件。当目标中心位置(x,y)未超出偏移阈值范围，即满足：L1<x<R1且D1<y<U1，则接着判断是否接收到结束跟踪的命令，接收到则结束算法，若没有则返回至读取下一帧图像，循环进行以上一系列步骤。

调节移动平台状态直至符合第二预设条件，具体为当x<L1，则移动平台左转所需角度，使x满足L1<x<R1；当x>R1，则移动平台右转所需角度，使x满足L1<x<R1；当y>U1，则移动平台将控制第二舵机使得位于车体前部的摄像头8上仰所需角度，使y满足D1<y<U1；当y<D1，则移动平台将控制第二舵机使得位于车体前部的摄像头8下俯所需角度，使y满足D1<y<U1。

上述长时间跟踪的方法使实际移动视觉平台能长时间跟踪而不至于丢失目标，解决跟踪过程中极易出现的遮挡、目标运动非线性、噪声非高斯等问题。

相比于现有技术，上述长时间跟踪的方法既可以实现长时跟踪，也能一定程度地克服遮挡等问题，利用适应于现实世界系统噪声非高斯、运动轨迹非线性的特点的支持向量回归器，实现完全遮挡之后目标点的轨迹预测，以解决跟踪过程中发生全遮挡丢失跟踪目标问题。

相比于在出现大面积遮挡时，目标由遮挡掩护脱离视野而不再回归原视野，现有技术检测器无法再检测出目标，从而导致跟踪失败的情况，上述长时间跟踪的方法在利用支持向量回归器进行轨迹预测的基础上，制定平台相应的运动策略，从而减少在发生上述情况时跟踪失败的几率。

上述实施例为本实用新型较佳的实施方式，但本实用新型的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本实用新型的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本实用新型的保护范围之内。