运动目标控制与自动追踪系统、方法、计算机设备及介质

本发明属于目标追踪，尤其涉及一种运动目标控制与自动追踪系统、方法、计算机设备及介质。

背景技术：

1、目前，在实际制作与调试系统时，常遇到各种问题。如识别屏幕边缘时，由于边缘颜色浅且边框窄，一般的矩形识别函数无法识别；识别靶纸的矩形框的时候，常识别到矩形的外侧边缘，不利于红色激光点的控制。除此之外，摄像头对颜色的识别经常受光照的影响，导致在不确定的光照条件下存在矩形识别不准的问题；对于激光点的控制，也由于控制算法与参数的问题而误差较大、不够精确

2、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术识别靶纸的矩形框的时候，常识别到矩形的外侧边缘或因光照而对矩形的识别产生影响，不利于红色激光点的控制，激光点控制的误差较大。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种运动目标控制与自动追踪系统、方法、计算机设备及介质。

2、本发明是这样实现的，一种运动目标控制与自动追踪方法，所述运动目标控制与自动追踪方法，包括以下步骤：

3、第一步，使用串口屏以串口通信的形式发送控制指令，以openmv与k210智能摄像头作为主控设备，以数字舵机为执行器。串口屏上设置复位、绕屏一圈、目标追踪、暂停等功能，当点击相应的功能时，串口屏会向主控系统发送相应的控制指令(即串口屏与openmv进行简单的通信)，系统将按照指令去执行相应的任务；

4、第二步，若执行目标追踪功能，则在智能摄像头中使用图像腐蚀、畸变校正算法调整矩形图像及其识别，并将其中的每一条边简化为一系列点，使得激光点沿边运动的问题转化为点的趋近控制问题，然后将点的趋近控制分解为x坐标和y坐标两个参数的趋近控制，使用增量式pid方法进行目标控制与运动追踪，由主控系统将输出信号发送给相应的执行器(数字舵机)进行执行；

5、第三步，当串口发送相应任务指令时，系统执行相应任务；当执行运动追踪任务时，若跟踪误差符合要求，则触发蜂鸣器与led表示成功追踪。

6、进一步，所述运动目标控制与自动追踪方法对于屏幕边缘的顺时针移动，在对舵机上电之前，手动转动舵机，使红色激光点分别对准两个互为对角的顶点并记录其坐标，再进一步计算屏幕边框另外两顶点的坐标，根据得到的顶点坐标控制舵机使红色激光点沿边框顺时针移动。

7、进一步，所述运动目标控制与自动追踪方法识别靶纸边缘黑色电工胶带的中央，将图像二值化后进行腐蚀操作，使得边缘变窄，再对操作后的图像进行矩形识别，得到矩形四个顶点的坐标，根据坐标，使用增量式pid算法控制舵机转动，实现对红色激光点的控制。

8、进一步，所述运动目标控制与自动追踪方法一个绿色激光笔所在的云台，则将红色激光点和绿色激光点同时识别出来，根据两者横纵坐标的误差，同样使用增量式pid控制。

9、进一步，所述运动目标控制与自动追踪方法的靶纸黑色边缘的均分点计算减小两个移动目标点之间的距离，即在矩形该边两顶点之间，沿边作出若干个等分点，连同两个顶点一起，每次都将运动的目标点定为下一个点，将整个移动划分为若干小段，直至整个运动完成；

10、矩形同一边两顶点坐标为(a,b),(c,d)，将该边n等分，则该边上会有n-1个点，两顶点除外)，第i个点的坐标为(xi,yi)，则：

11、

12、增量式pid控制，让红色激光点沿给定边线运动，以及绿色激光点跟随红色激光点运动，增量式pid控制算法的表达式为：

13、

14、对于一个已知的二值化图像a与结构元素b，b的核为(x,y)，记经过b腐蚀的a的图像为s，则有：

15、

16、即在对b作平移运动时，当b中为1的元素全部位于a中1的元素中时，核的位置为1，否则为0。

17、本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述运动目标控制与自动追踪方法。

18、本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述运动目标控制与自动追踪方法。

19、本发明的另一目的在于提供一种基于所述运动目标控制与自动追踪方法的运动目标控制与自动追踪系统，所述动目标控制与自动追踪系统包括两部分；第一部分是一个为独立智能摄像头openmv4 h7plus和带有红色激光笔的二维舵机云台，openmv独立固定在云台的前方(与云台不连接)，红色激光笔用热熔胶固定在二维舵机云台的顶端，使得舵机复位的时候激光笔恰好指向屏幕中央；另一部分为智能摄像头k210和带有绿色激光笔的二维舵机云台，摄像头与激光笔一同固定在二维云台上，激光笔的固定方式与另一个相同，k210固定在激光笔的一侧。两云台之间无任何形式的连接或通信。

20、独立智能摄像头用于识别幕布、靶纸边缘以及红色激光点，并控制带有红色激光笔的舵机云台转动，使红色激光点按照预定的路线移动；另一个固定在云台上的智能摄像头k210用于识别红色以及绿色的激光点，并控制绿色激光点跟随红色激光点，当跟随误差较小；智能摄像头k210控制有源蜂鸣器发声、led灯发光，由串口屏向openmv4 h7plus以串口通信的方式发出，openmv4 h7plus在接收到串口发送的信息后，根据发送的内容，执行相应的指令。

21、进一步，所述动目标控制与自动追踪系统采用openmv4 h7plus及k210，作为主控开发板来控制二维舵机云台的运动，以及识别幕布的边缘以及靶纸；openmv4 h7plus独立放置用于观测幕布，k210与绿色激光笔一同固定在同一个二维舵机云台上，用于识别红绿激光点。

22、进一步，所述动目标控制与自动追踪系统使用智能摄像头开发板与舵机进行连接，搭建了一个蜂鸣器电路，当识别到绿色激光点的跟随误差在允许范围内时，触发蜂鸣器与led；

23、程序在智能摄像头开发板和陶晶驰串口屏上。

24、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

25、第一、本发明使用串口屏以串口通信的形式发送控制指令，以openmv与k210智能摄像头作为主控设备，以数字舵机为主要执行器。在智能摄像头中使用图像腐蚀、畸变校正等算法调整图像及其识别，使用增量式pid等方法进行目标控制与运动追踪。当串口发送相应任务指令时，系统执行相应任务。当执行运动追踪任务时，若跟踪误差符合要求，则触发蜂鸣器与led表示成功追踪。系统在测试中取得了良好的效果，基本实现预定目标。

26、第二，本发明对于屏幕边缘的顺时针移动，为了避免现场的干扰，我们采用采样的方式，即在对舵机上电之前，手动转动舵机，使红色激光点分别对准两个互为对角的顶点并记录其坐标，再进一步计算屏幕边框另外两顶点的坐标。最终根据得到的顶点坐标控制舵机使红色激光点沿边框顺时针移动；为了能够更准确地识别靶纸边缘黑色电工胶带的中央，将图像二值化后进行腐蚀操作，使得边缘变窄，再对该操作后的图像进行矩形识别，得到该矩形四个顶点的坐标，根据这些坐标，使用增量式pid算法控制舵机转动，从而实现对红色激光点的控制。而一个绿色激光笔所在的云台，则将红色激光点和绿色激光点同时识别出来，根据两者横纵坐标的误差，同样使用增量式pid控制。

27、本发明在任务目标方面能够基所给出的基本要求与发挥部分，在测试时能够较为完整的完成整个任务流程而不需要而外的下载与接线。同时系统的误差在可控范围之内；在硬件方面，通过两个人工智能摄像头模块并配合一些辅助电路，实现任务目标，在充分发挥嵌入式开发板优势的前提下，通过辅助电路提高了系统的适用范围和灵活程度。在软件方面，主要采用micropython语言进行编程，使用openmv ide开发环境，发挥动态类型语言的优势，并利用众多的库与包等，使得程序的执行更加流畅。同时使用c语言对底层寄存器等配置的优势，可以编写许多测试程序，对系统进行检测和调试。总体上，本发明结构简单，功能灵活，程序运行稳定，同时兼顾了器件的成本，能够较为流畅的完成运动目标追踪任务。

28、第三，本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：目标追踪技术可以应用于导航、定位，以及机器人控制、目标跟踪等领域，该技术使用靶纸作为跟踪的范例，而跟踪的轨迹也可以根据实际情况变换为多种不同的形状，均可使用该技术，为目标追踪领域提供了一种全新的思路与方法。

29、本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：目前国内尚未有使用智能摄像头系统进行运动控制与目标追踪的技术先例，本技术弥补了国内在该方面的空白。

30、本发明的技术方案是否克服了技术偏见：一直以来，舵机大都是“低精度电机”的代名词，本技术使用舵机完成了较高精度的操作，打破了人们对舵机精度低的偏见。

31、第四，本发明提供的运动目标控制与自动追踪方法的确带来了显著的技术进步，主要体现在以下几个方面：

32、1.提高了控制精度和稳定性：通过将复杂的目标追踪问题简化为点的趋近控制问题，降低了系统的复杂度，从而提高了控制精度和稳定性。同时，使用增量式pid方法进行目标控制与运动追踪，可以有效地调整系统的响应速度和超调量，进一步优化了系统性能。

33、2.提高了追踪效率：使用图像腐蚀和畸变校正算法对图像进行预处理，可以有效地减少背景噪声和光照变化的影响，提高了目标识别和追踪的效率。

34、3.提高了系统的通用性和可扩展性：这种方法不仅可以应用于无人驾驶汽车和无人机等特定场景，还可以根据需要扩展到其他领域，如机器人视觉、安防监控等，显示出强大的通用性和可扩展性。

35、4.增强了用户交互体验：通过串口屏发送控制指令，用户可以直观地选择需要执行的任务，提高了用户交互的便捷性。同时，当追踪误差符合要求时，系统会触发蜂鸣器和led灯，提供直观的反馈信号，增强了用户体验。

36、综上所述，这种运动目标控制与自动追踪方法的确实现了显著的技术进步，为相关领域提供了新的解决方案。