问摄像机跟踪目标；PID控制；鹦鹉AR无人机2

EN

编辑：

所以，我刚刚意识到你使用的是无人机和你的坐标系统WRT无人机很可能是x前进到图像，y的左边图像(图像列)，z向上垂直(图像行)。我的答案是坐标WRT相机x=列，y=行，z=深度(进入图像)，记住，当你阅读我的大纲。而且，我写的所有东西都是psuedo代码，如果没有很多修改，它就不会运行。

原始邮政

PID控制器是一种比例积分微分控制器.它根据您的特定错误确定操作顺序。

对于您的问题，让我们假设最优跟踪意味着矩形在图像的中心，它占据了30%的像素空间。这意味着你移动你的相机/机器人，直到满足这些条件。我们将把这些目标参数称为

​

​

x_ideal = image_width / 2
y_ideal = image_height / 2
area_ideal = image_width * image_height * 0.3

现在，假设您的边界框有4个参数。

(x_bounding, y_bounding, width_bounding_box, height_bounding_box)

您的错误可能是这样的：

x_err = x_bounding - x_ideal;
y_err = y_bounding - y_ideal;
z_err = area_ideal - (width_bounding_box * height_bounding_box)

注意，我已经将z距离(深度)与对象的大小联系起来。这假设被跟踪的对象是刚性的，不会改变大小。任何尺寸的变化都是由于物体与相机的距离(较大的包围框表示物体接近，小的表示物体很远)。这是一个估计，但没有任何参数的相机或物体本身，我们只能做这些一般性的陈述。

在创建控制序列时，我们需要记住这个符号，这就是为什么在执行减法时顺序很重要的原因。让我们从逻辑上考虑这一点。x_err确定边框离所需位置的水平距离。在我们的例子中，这应该是正的，这意味着机器人应该向左移动，这样对象就会更接近图像的中心。盒子太小了，意味着物体太远了，等等。

z_err <0:意味着bot太近，需要减速，Vz应该减少 z_err =0:保持速度命令不变，不做任何更改 z_err >0:我们需要靠近，Vz应该增加x_err <0:意味着bot在右边，需要左转(减少x)，Vx应该减少 x_err =0:在X中保持速度不变，不改变Vx x_err >0:意思是bot在左边，需要向右转(增加x)，Vx应该增加

我们可以对每个y轴做同样的事情。现在，我们使用这个错误为bot创建一个命令序列。

这种描述听起来很像PID控制器。观察一个状态，找出一个错误，创建一个控制序列来减少错误，然后一遍又一遍地重复这个过程。在您的情况下，速度将是您的算法输出的动作。实际上，您将有3个PID运行。

1. X PID
2. Y型PID
3. Z PID

由于它们本质上是正交的，我们可以说每个系统是独立的(理想情况下是这样)，向x方向移动不应该影响Y方向。这个例子也完全忽略了轴承信息(Vr)，但是它只是一个思想练习，而不是一个完整的解决方案

校正的精确速度是由PID系数决定的，这是事情变得有点棘手的地方。这里是一个易于阅读(几乎没有数学)概述或PID控制。通过一些实验，您将不得不使用您的系统(也称为“调整”您的参数)。这变得更加困难，因为相机不是一个完整的3d传感器，所以我们无法从环境中提取真正的测量值。在不了解传感器/环境的更多信息的情况下，很难将~30 pixels的错误转换为m/s，但我希望这给了您一个关于如何继续进行的总体想法。