视线驱动的云台跟踪技术

发布时间：2021-04-15 19:03

　　人在回路的遥操作是未来相当长时期内无人武器云台的主要操控方式。针对无人武器云台手动遥操作控制方法存在的负担重、效率低等问题,提出一种视线驱动跟踪方法,通过检测眼球运动来追踪人眼视线,捕获操控人员对特定目标的注视信息,建立操控人员眼动与无人武器云台目标跟踪的随动关系,实现"看哪打哪"。给出了眼动检测、视线估计、无人武器云台运动映射模型及随动跟踪瞄准等的实现方法和流程,并进行了相关试验验证。结果表明,该方法可使无人武器云台的目标跟踪瞄准操控摆脱对肢体的需求,用视线操作代替传统的手动操作,可有效减轻手动操控负担,提高操控及时性、准确性和人机交互效率,将成为无人武器的重要操控方式。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(24)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

眼睛图像坐标系中的眼动表征

眼部图像采集系统如图2所示，眼睛摄像机采用微距窄波段红外摄像头模组及相关支持设备，采用波长850 nm的红外光源照明，计算处理组件采用NVIDIA Jetson TX2及其外围设备。在采集的原始眼部图像中对人眼区域进行检测与定位，将眼睛图像裁剪出来作为感兴趣区域ROI，并保留相关信息。在ROI内进行瞳孔检测与定位，淘汰错误检测结果、消除闭眼等异常状态帧，得到瞳孔中心在眼睛图像中的坐标。在此基础上，结合裁剪信息得到原始眼部图像中的瞳孔中心(xe,ye)。

将眼动注视点与显示屏中心在水平与竖直方向上相距的像素个数映射为无人武器云台的空间角度值，建立人眼注视点坐标与武器云台运动角度参数的数学关系。以方位方向为例，图3所示梯形上底为显示屏平面，眼动注视点在方位上的坐标为xs，武器瞄准摄像机图像在显示屏方位方向实际显示所占用的像素长度为lscreen，梯形下底为图像平面，眼动注视点在图像平面中对应的映射点位置为xcamera，图像方位方向的分辨率为lcamera。图像在显示屏上缩放时，以像素表示，任何一长度所占图像总长度的比例保持不变，因此注视点与映射点坐标存在如下比例关系：

【参考文献】：
期刊论文
[1]人眼检测的混合加权特征方法[J]. 王建中,张广月,王虹.  北京理工大学学报. 2019(08)
[2]人机交互系统的实时人眼跟踪技术研究[J]. 马卫华.  现代电子技术. 2019(13)
[3]红外图像中瞳孔定位算法[J]. 胡艳红,魏江.  电子设计工程. 2019(01)
[4]基于改进轮廓跟踪的瞳孔快速检测[J]. 顾可可,付威威,董月芳,许一,陈文建.  红外技术. 2017(06)
[5]基于图像处理的瞳孔大小检测算法研究[J]. 张慧敏,罗珮允,隋建峰.  半导体光电. 2017(01)

硕士论文
[1]基于视线跟踪的人机交互系统设计[D]. 张达磊.浙江工业大学 2016



本文编号：3139918