基于STM32的视觉追踪控制运动平台的实现

2017-04-02覃嘉恒

时代农机 2017年9期

关键词：实时性姿态运动

覃嘉恒

（南通开放大学，江苏南通 226006）

基于STM32的视觉追踪控制运动平台的实现

覃嘉恒

（南通开放大学，江苏南通 226006）

文章提出了一种基于STM32F4芯片的自动及运动控制的交互平台，系统通过摄像头采集到跟踪物体的图像，并对其影像进行图像处理，计算出目标物体的实时坐标，控制运动平台移动。利用USB或蓝牙接口和手机连接，实现人机交互。该系统具备低成本、灵活定制，能快速跟踪物体，实现运动控制。

运动控制；STM32；视觉追踪；姿态解算

传统的视觉跟踪的硬件实现常采用基于DSP、FPGA为核心的系统平台，此类平台能快速跟踪物体，但成本上相当高。文章介绍了一种基于单片机STM32F4芯片实现自动视觉追踪及运动控制的交互平台，通过算法实现自身姿态的解算，完成高实时性和高准确性的视觉追踪和运动控制。与传统的工业控制器相比，本系统使用了基于安卓系统的软件平台。可灵活方便的实现用户界面、数据分析、报表显示等功能，且能通过简单修改实现不同用途，兼容性好同时可大大降低平台成本。

1 系统方案

（1）系统简介，整个系统由两个子系统构成：运动系统和视觉追踪系统。运动系统包括了安卓设备、扩展板和执行机构等主要部份。其中，执行机构由电机驱动、电机、机架等构成的全方位移动平台。另外，视觉追踪系统由视觉输入设备（摄像头）、核心控制板和液晶显示（LCD）组成。这两个子系统中的控制部分均由同一块STM32F4 Discovery来实现。

（2）系统算法分析。①视觉算法。在视觉追踪上本系统用STM32F4驱动摄像头，实时采集图像，进行颜色识别，由于STM32F4平台具有较为优良的运算性能，能实现较为复杂的视觉算法，所以在本系统中采用了一种实时性较高的HSL色域shift算法。与经典的图像SHIFT算法相比，因为只跟踪颜色，每帧需要的计算时间大约为2至5ms。实时性提高不少。本算法的关键点是首先要进行RGB到HSL色域的转换。HSL是一种色彩模式，H代表色相，S代表饱和度，L代表亮度，这种色彩模式是基于人对色彩的心理感受的一种色彩模式。它的优势在于，在不同的光照条件下，不同的亮度只会影响HSL的H分量，而在RGB模式下，亮度的不同会同时影响三个分量，所以大大降低系统精度。在特定色调色块的定位上采用的是腐蚀算法，原理很简单：先遍历寻找腐蚀中心，然后在腐蚀中心处进行迭代。具体算法如下所述：首先搜索第一个腐蚀中心，从该点出发，分别向上、下、左、右四个方向进行读点，若点的颜色符合条件则往外读，等四个方向都结束后得到四个边缘点的坐标，记左边缘点的x轴坐标为left，右边缘点的x轴坐标为right，上边缘点的y轴坐标为up，下边缘点的y轴坐标为bottom，那么坐标((right-left)/2,(up-bottom)/2)即为新的腐蚀中心。通过在腐蚀中心处进行迭代，完成了对特定色调的色块捕捉，最终实现了视觉追踪。本算法的整个运算过程耗时仅仅2m/s左右，视频流畅度非常好。②手机端姿态解算。在实际应用中，手机设备控制所需要的角度值一般是通过对陀螺仪所得到的角速度信号进行积分而得到。就陀螺仪本身而言，其输出的是四轴角速度，不受设备振动等外界因素影响，噪声低，实时性好，但因受温漂、零漂及非线性等因素的影响，使得角速度信号产生微小的偏差，经过积分运算之后，变化形成累积误差。这个误差会随着时间延长逐步增加，最终导致电路饱和，无法形成正确的角度信号。