466 工程科学学报，第42卷，第4期 Center (w2h/2) Pan right Distance Tiltdown (a) (b) 图3云台相机原理图.(a)二轴云台相机：(b)PD控制摄像头追踪无人机 Fig.3 Schematic of pan and tile camera:(a)pan and tile camera:(b)tracking drones with PID control 果图如图3(b)所示 距离d,单位为m;(2)摄像头A的垂直方向角度 PID算法如下所示： a与水平方向角度a',单位均为rad;(3)摄像头B的 u0=e0+长erna+智 (2) 垂直方向角度B与水平方向角度B,单位均为rad. 其中，)为系统输出，表示舵机转动角度，rad; e()为图像中心与无人机中心的偏离角度，rad; K,、K、K均为常数系数，分别对应比例增益、积 分增益、微分增益 该公式由比例、积分、微分三部分组成，第一 部分使得摄像头跟随无人机移动而转动，积分部 分用来消除稳定误差，防止无人机不在视频中心， 微分部分则用来控制偏差的变化率. 如图4中流程图所示，借助OpenCV(计算机 国5解算无人机坐标 视觉库)处理摄像头视频流，对视频流中的每一帧 Fig.5 Solve the coordinates of the drone 图片进行YOLOv3检测，获取图片中无人机的位 当有两台摄像头捕捉到同一台无人机后，可 置后，计算其中心与图片中心的距离，将距离参数 以根据两个摄像头的参数来求解无人机坐标.以 传递给PID进程进行运算，从而控制舵机转动. 摄像头A所在位置为原点建立三维坐标系，由正 弦定理可得： Camera d sinF-sin(π-a'-B (3) Next Frame PID 无人机在摄像头A坐标系下的坐标为 (Pan and tilt) (Icosa',Isina',Itana),(Xa,YA,ZA)为A的世界坐标， YOLOv3 则无人机的世界坐标为： Failure Success (Icosa'+XA,Isina'+YA,Itana+ZA) (4) No object Object coordinate 3实验结果 图4PID控制流程图 3.1数据集 Fig.4 PID algorithm flowchart 为了获取足够多的无人机图片组成数据集， 2.3无人机定位 从互联网上爬取了大量无人机图片.此外拍摄了 本文所提出的无人机定位方法如图5所示，可 一些无人机照片，对其进行裁剪后加入到数据集 以得到摄像头的基本参数：(1)两个摄像头之间的 中，然后按照旋翼数量的特点对图片进行筛选分果图如图 3（b）所示. PID 算法如下所示： u(t) = Kpe(t)+Ki w t 0 e(t ′ )dt ′ +Kd de(t) dt （2） 其中 ， u(t) 为系统输出 ，表示舵机转动角度 ， rad； e(t) 为图像中心与无人机中心的偏离角度 ， rad； Kp、Ki、Kd 均为常数系数，分别对应比例增益、积 分增益、微分增益. 该公式由比例、积分、微分三部分组成，第一 部分使得摄像头跟随无人机移动而转动，积分部 分用来消除稳定误差，防止无人机不在视频中心， 微分部分则用来控制偏差的变化率. 如图 4 中流程图所示，借助 OpenCV（计算机 视觉库）处理摄像头视频流，对视频流中的每一帧 图片进行 YOLOv3 检测，获取图片中无人机的位 置后，计算其中心与图片中心的距离，将距离参数 传递给 PID 进程进行运算，从而控制舵机转动. 2.3    无人机定位 本文所提出的无人机定位方法如图 5 所示，可 以得到摄像头的基本参数：（1）两个摄像头之间的 α α ′ β β ′ 距离 d，单位为 m；（2）摄像头 A 的垂直方向角度 与水平方向角度 ，单位均为 rad；（3）摄像头 B 的 垂直方向角度 与水平方向角度 ，单位均为 rad. 当有两台摄像头捕捉到同一台无人机后，可 以根据两个摄像头的参数来求解无人机坐标. 以 摄像头 A 所在位置为原点建立三维坐标系，由正 弦定理可得： l sinβ ′ = d sin(π −α′ −β ′ ) （3） (l cosα ′ ,lsinα ′ ,ltanα) 无 人 机 在 摄 像 头 A 坐 标 系 下 的 坐 标 为 ， (XA,YA,ZA) 为 A 的世界坐标， 则无人机的世界坐标为： (l cosα ′+XA,lsinα ′ +YA,ltanα+ZA) （4） 3    实验结果 3.1    数据集 为了获取足够多的无人机图片组成数据集， 从互联网上爬取了大量无人机图片. 此外拍摄了 一些无人机照片，对其进行裁剪后加入到数据集 中，然后按照旋翼数量的特点对图片进行筛选分 y x Center (w/2,h/2) Pan right Tilt down Distance (a) (b) 图 3    云台相机原理图. （a）二轴云台相机；（b）PID 控制摄像头追踪无人机 Fig.3    Schematic of pan and tile camera: (a) pan and tile camera；(b) tracking drones with PID control Camera Frame Next No object Object coordinate YOLOv3 Failure Success PID (Pan and tilt) 图 4    PID 控制流程图 Fig.4    PID algorithm flowchart z z x x d y y α β A B 图 5    解算无人机坐标 Fig.5    Solve the coordinates of the drone · 466 · 工程科学学报，第 42 卷，第 4 期