基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)及方法，該方法包括如下步驟：選取傳感器的跟蹤精度和跟蹤范圍作為評(píng)價(jià)因素；根據(jù)評(píng)價(jià)因素重要程度構(gòu)造評(píng)價(jià)因素的模糊測(cè)度；定義磁力傳感器與視覺傳感器的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)；根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)計(jì)算模糊積分值作為磁力傳感器及視覺傳感器的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果；根據(jù)磁力傳感器與視覺傳感器的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算磁力傳感器與視覺傳感器的融合權(quán)重值，以將磁力傳感器與視覺傳感器的跟蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，本發(fā)明通過在AR系統(tǒng)中先后引入了磁力和視覺兩種跟蹤方式，提高了整個(gè)系統(tǒng)的跟蹤性能。
【專利說明】基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及多跟蹤傳感器融合技術(shù)，特別是涉及一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目標(biāo)跟蹤作為迄今信息融合中最活躍、成果最豐富的研究領(lǐng)域已經(jīng)有了近五十年的發(fā)展歷程。早在70年代，多目標(biāo)跟蹤技術(shù)便開始引起人們極大的興趣。上世紀(jì)70年代中期至80年代末是多目標(biāo)跟蹤技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)期，科學(xué)家在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方面作出了杰出的貢獻(xiàn)，提出了許多經(jīng)典算法，例如時(shí)間相關(guān)模型，聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、多假設(shè)跟蹤、交互多模型、分層融合等算法等。進(jìn)入90年代，科學(xué)家在多維分配算法在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中的應(yīng)用、變結(jié)構(gòu)交互多模型、概率多假設(shè)跟蹤、分布式融合、隨機(jī)集理論及抽樣濾波等方面的研究活動(dòng)極大地豐富和發(fā)展了多目標(biāo)跟蹤理論。代表性理論專著包括:A.Farina、F.A.Studer的《雷達(dá)數(shù)據(jù)處理》(I，II )、S.S.Blackman的《多目標(biāo)跟蹤及其在雷達(dá)中的應(yīng)用》、Y.Bar-Shalom和T.E.Fortman的《跟蹤與數(shù)據(jù)互聯(lián)》、Y.Bar-Shalom和X.R.Li的《多傳感器多目標(biāo)跟蹤原理與技術(shù)》、《估計(jì)、跟蹤的原理、技術(shù)及軟件》，《跟蹤與導(dǎo)航中的估計(jì)技術(shù)》等。由Y.Bar-Shalom主編的連續(xù)出版物《多傳感器多目標(biāo)跟蹤方法與進(jìn)展》(I，II )，則綜合報(bào)道了信息融合在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的新思想、新方法和新進(jìn)展。
[0003]跟蹤定位是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR—Augmented Reality)中的重要環(huán)節(jié),高精度的跟蹤體系能夠保證虛實(shí)場(chǎng)景的準(zhǔn)確對(duì)位，進(jìn)而使虛實(shí)場(chǎng)景的無縫融合成為可能。然而目前大多數(shù)跟蹤傳感器都存在不同程度的弊端或不足，單獨(dú)使用一種跟蹤方式，較難滿足AR系統(tǒng)的跟蹤需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明之目的在于提供一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)及方法，通過在AR系統(tǒng)中先后引入了磁力和視覺兩種跟蹤方式，以提聞?wù)麄€(gè)系統(tǒng)的跟蹤性能。
[0005]為達(dá)上述及其它目的，本發(fā)明提出一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)，包括:
[0006]視覺傳感器，用于提取真實(shí)場(chǎng)景中的標(biāo)志物的特征點(diǎn)或提供標(biāo)志物的圖像坐標(biāo)；
[0007]磁力傳感器發(fā)射器，在磁力傳感器控制單元控制下發(fā)射電磁場(chǎng)；
[0008]磁力傳感器接收器，接收該磁力傳感器發(fā)射器發(fā)射的電磁場(chǎng)，在磁力傳感器控制單元的控制下，獲取真實(shí)場(chǎng)景中的標(biāo)志物的三維坐標(biāo)；
[0009]磁力傳感器控制單元，控制該磁力傳感器發(fā)射器與磁力傳感器接收器；
[0010]中央控制單元，由連接該視覺傳感器與該磁力傳感器控制單元的PC、進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的PC以及以太網(wǎng)設(shè)備組成，用于控制傳感器工作和數(shù)據(jù)傳輸及處理。
[0011]進(jìn)一步地，該視覺傳感器和該磁力傳感器的數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)進(jìn)入PC進(jìn)行融合處理，融合處理的結(jié)果向真實(shí)場(chǎng)景中的標(biāo)志物或需要的目的地發(fā)送。
[0012]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明還提供一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，包括如下步驟:
[0013]步驟一，選取傳感器的跟蹤精度和跟蹤范圍作為評(píng)價(jià)因素；
[0014]步驟二，根據(jù)評(píng)價(jià)因素重要程度構(gòu)造評(píng)價(jià)因素的模糊測(cè)度；
[0015]步驟三，定義磁力傳感器與視覺傳感器的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)；
[0016]步驟四，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)計(jì)算模糊積分值作為磁力傳感器及視覺傳感器的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果；
[0017]步驟五，根據(jù)磁力傳感器與視覺傳感器的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算磁力傳感器與視覺傳感器的融合權(quán)重值，以將磁力傳感器與視覺傳感器的跟蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。
[0018]進(jìn)一步地,在步驟二中，如下構(gòu)造模糊測(cè)度gA (X1)和gA (X2):
[0019]1+入=E (1+入 g)
[0020]取gi = g({xj) = 0.7,g2 = g({x2}) = 0.5,由上式可求得入=-0.57』!^%)=g入(IxJ) = g1； g入(A2) = g入({x1； xj) = g2+gi+ A g2 ? gi,其中，模糊密度 gj 和 g2 為兩個(gè)評(píng)價(jià)因素Xp X2的重要程度。
[0021]進(jìn)一步地，在步驟三中，對(duì)于磁力傳感器，如下定義其在X方向上的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)
【權(quán)利要求】
1.一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)，包括: 視覺傳感器，用于提取真實(shí)場(chǎng)景中的標(biāo)志物的特征點(diǎn)或提供標(biāo)志物的圖像坐標(biāo)； 磁力傳感器發(fā)射器，在磁力傳感器控制單元控制下發(fā)射電磁場(chǎng)； 磁力傳感器接收器，接收該磁力傳感器發(fā)射器發(fā)射的電磁場(chǎng)，在磁力傳感器控制單元的控制下，獲取真實(shí)場(chǎng)景中的標(biāo)志物的三維坐標(biāo)； 磁力傳感器控制單元，控制該磁力傳感器發(fā)射器與磁力傳感器接收器； 中央控制單元，由連接該視覺傳感器與該磁力傳感器控制單元的PC、進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的PC以及以太網(wǎng)設(shè)備組成，用于控制傳感器工作和數(shù)據(jù)傳輸及處理。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤系統(tǒng)，其特征在于:該視覺傳感器和該磁力傳感器的數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)進(jìn)入PC進(jìn)行融合處理，融合處理的結(jié)果向真實(shí)場(chǎng)景中的標(biāo)志物或需要的目的地發(fā)送。
3.一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，包括如下步驟: 步驟一，選取傳感器的跟蹤精度和跟蹤范圍作為評(píng)價(jià)因素； 步驟二，根據(jù)評(píng)價(jià)因素重要程度構(gòu)造評(píng)價(jià)因素的模糊測(cè)度； 步驟三，定義磁力傳感器與視覺傳感器的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)； 步驟四，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)計(jì)算模糊積分值作為磁力傳感器及視覺傳感器的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果; 步驟五，根據(jù)磁力傳感器與視覺傳感器的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算磁力傳感器與視覺傳感器的融合權(quán)重值，以將磁力傳感器與視覺傳感器的跟蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，其特征在于，在步驟二中，如下構(gòu)造模糊測(cè)度gA (X1)和gA (X2):
1+ 入=E (1+ 入 gi) 其中\(zhòng)為評(píng)價(jià)因素之關(guān)系度量，取gi = g({xj) = 0.7, g2 = g({x2}) = 0.5,由上式可求得入=-0.57,則 g入(A1) = g入({xj) = g1； g入(A2) = g入((X1, X2D = g2+gi+ A g2 ? gl,模糊密度gl和g2為兩個(gè)評(píng)價(jià)因素Xl、X2的重要程度。
5.如權(quán)利要求4所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，其特征在于，在步驟三中，對(duì)于磁力傳感器，如下定義其在X方向上的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)h (X1)、h (X2):1
6.如權(quán)利要求5所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，其特征在于，在步驟三中，對(duì)于磁力傳感器，如下定義其在y方向上與z方向上的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)h (X1)、h (X2):
7.如權(quán)利要求5所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，其特征在于，在步驟三中，對(duì)于雙目視覺傳感器，如下定義其在X方向上的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)h(Xl)、h(x2):
8.如權(quán)利要求7所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，其特征在于:在步驟三中，對(duì)于雙目視覺傳感器，如下定義其在y方向與z方向上的評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)
9.如權(quán)利要求8所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，其特征在于:于步驟四中，設(shè)e1、e2分別為兩跟蹤傳感器的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，
10.如權(quán)利要求9所述的一種基于模糊算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合跟蹤方法，其特征在于:于步驟五中，設(shè)tp t2為兩套跟蹤傳感器的融合權(quán)重值，取= e/(ei+e2)，t2 = e2/(e i+e。)。
【文檔編號(hào)】G06T7/20GK103593857SQ201310613157
【公開日】2014年2月19日 申請(qǐng)日期:2013年11月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月26日
【發(fā)明者】熊玉梅 申請(qǐng)人:上海電機(jī)學(xué)院