基于人体姿态识别的无人机控制系统设计与实现*

李兆麟，赵庆佶，刘艺佳，敬馨怡，齐延岭

(河南科技大学信息工程学院,河南 洛阳 471000)

0 引言

近年来,无人机技术的快速发展和广泛应用引起了广泛关注。无人机控制系统作为无人机的核心组成部分,其精度和可靠性对无人机的自主控制和高效运行至关重要。传统的无人机控制系统主要通过遥控器、传感器等手段进行控制,但这种方式在特定情况下会受到干扰,控制精度较低。人机交互(HCI)指的是经由各类信息数据的处理,提升沟通的智能化,从而达到人类和计算机相互传达,双向交流的技术[1]。一些无人机系统尝试使用人类手势控制无人机平台,但是手势控制的有效距离太短,使用范围也很小。为了解决这一问题,本文提出了一种基于人体姿态识别的无人机控制系统。该系统通过识别人体姿态来实现对无人机的控制,具有较高的精度和可靠性,能够实现无人机的自主控制和高效运行。

本文首先介绍了无人机控制系统的概念和组成、基本原理以及反馈控制原理等。接着详细描述了人体姿态识别的基本原理和流程、基于人体姿态识别的无人机控制系统的构建过程和实现方法等。在此基础上,分析了该系统的优缺点和应用前景。最后,对未来的研究方向进行了展望,包括系统完善和优化、算法改进和升级、应用拓展和深化等方面。

1 无人机控制系统的基本概念和原理

1.1 概念和组成

无人机控制系统是指通过计算机技术和控制算法对无人机进行控制的系统,其中无人机的控制系统作为最重要的部分,类似于无人机的大脑[2],主要由传感器、执行器、计算机、通信系统等组成。其中传感器用于感知无人机的运动状态和环境信息;执行器用于控制无人机的动作;计算机用于处理传感器采集的数据和执行器输出的指令,并生成控制策略;通信系统用于与地面站进行通信和数据传输。

1.2 基本原理

无人机控制系统的基本原理是通过传感器采集无人机的运动状态和环境信息,经过计算机算法处理后,输出控制指令到执行器,实现对无人机的控制。控制系统可以采用开环控制或者闭环控制。开环控制是指只根据系统的输入和输出之间的关系来控制无人机,不考虑实际系统的状态;闭环控制是指通过反馈机制将系统的实际状态与期望状态进行比较,实现对系统控制的精确调节。

1.3 反馈控制原理

反馈控制是指将系统的实际状态与期望状态进行比较,通过调节控制量来实现对系统的控制。在无人机控制系统中,反馈控制可以分为位置控制和姿态控制两种方式。位置控制是指控制无人机的位置,使其达到期望的位置;姿态控制是指控制无人机的姿态,使其达到期望的姿态。在姿态控制中,通常采用欧拉角或四元数表示无人机的姿态状态。

2 人体姿态识别的构建过程和实现方法

2.1 基本原理和流程

人体姿态识别的基本原理是通过对图像或视频中的人体关键点进行检测、跟踪和分类等操作,从而得到人体的姿态信息,其流程如下:

1) 数据采集:人体姿态识别的第一步是获取人体图像或视频。通常使用摄像头等设备对人体进行拍摄,以获得足够的姿态数据。传统的人体姿态识别依赖于手动特征提取,通过将视频序列分割,对提取的特征进行编码并规范化编码特征,最后利用分类器进行特征分类得到识别结果[2]。在采集数据时,应该注意拍摄环境的光线、角度和背景等因素,以保证数据的质量和准确性。

2) 关键点检测:关键点检测是指对人体图像或视频进行处理,从中检测出人体的关键点,如头部、肩膀、手肘、手腕、膝盖、脚踝等部位的坐标位置。通常使用计算机视觉技术和深度学习算法对关键点进行检测,如基于人工神经网络的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型。

3) 姿态识别:在关键点检测的基础上,通过结合先前训练好的深度学习模型或机器学习算法,对人体的姿态进行识别和分类,如站立、行走、跑步、跳跃等。通常使用多分类或多标签分类算法对姿态进行识别,如支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)和深度神经网络(DNN)等。

4) 姿态跟踪:在姿态识别的基础上,对人体的姿态进行跟踪,即不断更新人体关键点的坐标位置,以便更准确地识别和跟踪人体的运动状态。通常使用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行姿态跟踪。

5) 应用场景:人体姿态识别可以应用于许多领域,如体育、医疗、安防等,如运动员训练姿态分析、疾病诊断与康复等。人体姿态识别目前最为广泛的应用是在于智能监控中。例如识别学生学习状态,识别打架斗殴,识别患者身体状态,这类识别往往需要较高的数据精度,目前大多数人体姿态识别技术要么依赖于可穿戴设备上传感器,交互体验较差;要么依赖于深度相机,如Kinect等,不适宜无人机平台使用[3]。实际上要想提高识别精度,可以在数据预处理环节进行数据清洗、数据平衡、数据增强等操作。同时,还可以引入深度学习中的迁移学习、注意力机制等技术来提高算法的效果,利用人体姿态本身来控制无人机可以更便捷高效地实现短距离的人机交互。

2.2 构建过程

本节将详细介绍基于人体姿态识别的无人机控制系统的构建过程。包括以下几个方面:

1) 硬件设备的选择:无人机控制系统需要使用到无人机、摄像头等硬件设备。在选择无人机时,需要考虑飞行稳定性、载重能力和控制距离等因素。在选择摄像头时,需要考虑图像质量、采集速度和角度调整能力等因素。

2) 系统框架的设计:系统框架设计是构建无人机控制系统的关键步骤之一。该步骤需要确定系统的整体架构、模块之间的关系和数据传输方式等。在基于人体姿态识别的无人机控制系统中,可以将系统框架划分为图像采集模块、姿态识别模块、控制模块等多个模块,通过数据传输实现模块之间的信息交互。

3) 系统模块的实现:系统模块的实现需要根据系统框架设计,逐一实现每个模块的功能。在基于人体姿态识别的无人机控制系统中,图像采集模块需要使用摄像头获取人体姿态数据;姿态识别模块需要对人体姿态数据进行处理,并使用深度学习算法进行姿态识别;控制模块需要根据识别出的姿态信息控制无人机的飞行状态。每个模块的实现需要结合具体的技术和算法进行实现。

4) 模块之间的数据传输:在系统实现的过程中,各个模块之间需要进行数据传输,以实现信息的交互。数据传输可以通过网络连接实现,如通过Wi-Fi或蓝牙等方式将数据传输至无人机的控制器中。同时,为了保证数据传输的稳定性和安全性,还需要进行相关的设置和加密操作。

在整个构建过程中,需要进行系统测试和调试,以保证系统的稳定性和准确性。同时,还需要不断地优化和改进系统的设计和实现,以提高系统的性能和用户体验。

2.3 实现方法

基于人体姿态识别的无人机控制系统的实现方法可以分为以下几个方面:

1) 无人机的自主控制:为了实现无人机的自主控制,需要使用到传感器、飞行控制器等硬件设备,以及相关的控制算法。通过传感器获取无人机的状态信息,并使用飞行控制器进行飞行姿态的调整,从而实现无人机的自主控制。

2) 使用人体姿态数据来控制无人机的飞行姿态:在基于人体姿态识别的无人机控制系统中,可以通过人体姿态数据来控制无人机的飞行姿态。具体而言,可以将人体姿态数据作为控制信号,与无人机的控制系统进行信息交互,从而实现对无人机飞行姿态的控制。

3) 实现无人机的高效运行:为了实现无人机的高效运行,需要对系统进行优化和改进。其中,关键的优化点包括姿态识别算法的优化、无人机的控制算法的优化、控制信号的优化等。同时,还需要根据实际应用场景进行相关的调整和适配,以提高无人机的运行效率和性能。

4) 系统的实时性和稳定性:在基于人体姿态识别的无人机控制系统中,需要保证系统的实时性和稳定性。具体而言,需要采用高效的姿态识别算法、高速的数据传输和响应系统、优化的控制算法等,以保证系统能够及时响应人体姿态数据,并进行精确的飞行姿态控制。

5) 系统的可靠性和安全性:在系统的设计和实现过程中,还需要考虑到系统的可靠性和安全性。具体而言,需要采用可靠的硬件设备、合理的软件设计、严格的安全措施等,以保证系统能够安全可靠地运行,同时还需要进行相关的测试和验证,以确保系统的稳定性和安全性。

总之,基于人体姿态识别的无人机控制系统的实现方法需要考虑到诸多因素,包括无人机的自主控制、姿态识别算法、无人机控制算法、控制信号等,同时还需要保证系统的实时性、稳定性、可靠性和安全性。

3 现状和展望

3.1 系统现状

精度高:基于人体姿态识别的无人机控制系统能够实现对无人机的精准控制,提高了控制精度。

可靠性高:该系统利用人体姿态识别技术进行控制,不受外界干扰和环境变化的影响,能够保证控制系统的可靠性。

操作简单:无需通过繁琐的遥控器进行操作,只需通过人体动作即可实现对无人机的控制。

多场景适用:该系统可以适用于不同场景下的无人机控制,如搜救、农业、环保等领域。

缺点分析:人体姿态识别算法的复杂度高:该系统需要使用复杂的人体姿态识别算法进行控制,需要较高的技术门槛和计算能力。

受限于识别技术的限制:该系统的控制能力受限于人体姿态识别技术的限制,如果识别不准确,会影响无人机的控制精度和稳定性。

适用范围受限:该系统需要有良好的光照条件和空间环境,否则会影响人体姿态识别的准确度,限制了该系统的适用范围。

3.2 未来研究方向展望

1) 系统完善和优化:对于基于人体姿态识别的无人机控制系统,未来研究可以进一步完善和优化系统的性能。例如,提高系统的识别精度和速度,增强系统的稳定性和鲁棒性,降低系统的成本和能耗等。

2) 算法改进和升级:在基于人体姿态识别的无人机控制系统中,算法是关键的技术支撑。未来研究可以通过改进和升级算法来提高系统的性能。例如,采用更先进的深度学习算法来识别人体姿态,如根据图像中被识别的目标人数分类,可以分为单人姿态估计和多人姿态估计;根据分辨率递进方向进行分类,可以分为自顶向下和自底向上[4],结合目标检测和跟踪算法来实现更加精确的无人机控制等。

3) 应用拓展和深化:基于人体姿态识别的无人机控制系统具有广泛的应用前景。未来研究可以进一步拓展和深化应用领域。例如,将该系统应用于救援、消防、农业等领域,进一步探索其应用潜力。同时,可以将该系统与其他技术进行融合,实现更加复杂的任务和功能。

4 应用前景

随着人工智能技术的不断发展和普及,基于人体姿态识别的无人机控制系统具有广阔的应用前景。特别是在农业、环保、消防等领域,该系统可以实现对无人机的高精度控制,提高工作效率和安全性。此外,该系统还可以与其他无人机控制技术相结合,进一步提高无人机的控制能力和应用范围。

5 结语

基于人体姿态识别的无人机控制系统可以显著提高无人机控制的精度和可靠性,实现自主作业和高效率。该系统在航空摄影、搜救、巡逻等领域具有广阔的应用前景。因此,本研究为无人机控制系统的开发提供了新的思路和方法。