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UAV-Positionierung von sich am Boden bewegenden Zielen – Ermittlung der Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit des Ziels

2024-07-12

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Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

Wir verwenden eine monokulare Drohne, um ein sich bewegendes Ziel auf dem Boden zu lokalisieren, indem wir in gleichen Zeitintervallen Fotos aufnehmen. Derzeit haben wir die dreidimensionalen Koordinaten des Ziels in jedem Foto erhalten und kennen den Standort der Drohne, die während des Fluges Fotos macht .Zeitintervall, dann können wir durch bestimmte Berechnungen die Bewegungsrichtung und -geschwindigkeit des Ziels ermitteln.

2. Code-Erklärung

1. Bei den importierten Daten handelt es sich um eine TXT-Datei, die aus dem Fotonamen und den dreidimensionalen Daten des Zielpunkts besteht. Daher müssen wir eine Zeichenfolgensegmentierungsfunktion einrichten, um die Daten in der TXT-Datei zu erhalten.

2. Definieren Sie den Pi-Wert

3. Definieren Sie die Richtungsberechnungsfunktion

4. Extrahieren Sie die erforderlichen Informationen aus der TXT-Datei

5. Berechnen Sie den Richtungsänderungswinkel des Ziels zwischen benachbarten Fotos

6. Berechnen Sie die Bewegungsentfernung und Geschwindigkeit des Ziels zwischen benachbarten Fotos

3. Vollständige Codeanzeige

4. Ergebnisanzeige

Alle Codes in diesem Artikel werden vom CSDN-Benutzer CV-X.WANG bereitgestellt. Einzelpersonen oder Gruppen dürfen keine kommerziellen und pädagogischen Aktivitäten durchführen. Für Zitate oder Teilzitate ist eine Genehmigung erforderlich.

1. Einleitung

        Wir verwenden eine monokulare Drohne, um ein sich bewegendes Ziel auf dem Boden zu lokalisieren, indem wir in gleichen Zeitintervallen Fotos aufnehmen. Derzeit haben wir die dreidimensionalen Koordinaten des Ziels in jedem Foto erhalten und kennen den Standort der Drohne, die während des Fluges Fotos macht .Zeitintervall, dann können wir durch bestimmte Berechnungen die Bewegungsrichtung und -geschwindigkeit des Ziels ermitteln.

2. Code-Erklärung

1. Bei den importierten Daten handelt es sich um eine TXT-Datei, die aus dem Fotonamen und den dreidimensionalen Daten des Zielpunkts besteht. Daher müssen wir eine Zeichenfolgensegmentierungsfunktion einrichten, um die Daten in der TXT-Datei zu erhalten.

  1. //字符串分割
  2. vector<string> split(const string &s, char delimiter) {
  3. 	vector<string> tokens;
  4. 	string token;
  5. 	istringstream tokenStream(s);
  6. 	while (getline(tokenStream, token, delimiter)) {
  7. 		tokens.push_back(token);
  8. 	}
  9. 	return tokens;
  10. }

2. Definieren Sie den Pi-Wert

#define M_PI       3.14159265358979323846   // pi

3. Definieren Sie die Richtungsberechnungsfunktion

Um die Bewegungsrichtung des Ziels in Flugzeugrichtung zu ermitteln, wird in diesem Artikel die im militärischen Bereich übliche 360°-Richtungsmethode verwendet. Das heißt, der wahre Norden ist die Richtung von 0° und die Richtung im Uhrzeigersinn ist 0-360°. Beispielsweise ist die wahre Ostrichtung: In unserem Richtungssystem ist es die 90°-Richtung.

einige,

doppelte lon1_rad = lon1 * M_PI / 180,0;
doppelte lat1_rad = lat1 * M_PI / 180,0;
doppelte lon2_rad = lon2 * M_PI / 180,0;
doppelte lat2_rad = lat2 * M_PI / 180,0;

Es wird im Bogenmaß angegeben.

  1. //方向函数
  2. double calculateDirectionAngle(double lon1, double lat1, double lon2, double lat2) {
  3. 	// Convert degrees to radians
  4. 	double lon1_rad = lon1 * M_PI / 180.0;
  5. 	double lat1_rad = lat1 * M_PI / 180.0;
  6. 	double lon2_rad = lon2 * M_PI / 180.0;
  7. 	double lat2_rad = lat2 * M_PI / 180.0;
  8.  
  9. 	// Calculate delta longitude and convert to radians
  10. 	double delta_lon_rad = (lon2 - lon1) * M_PI / 180.0;
  11.  
  12. 	// Calculate y and x components
  13. 	double y = sin(delta_lon_rad) * cos(lat2_rad);
  14. 	double x = cos(lat1_rad) * sin(lat2_rad) - sin(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * cos(delta_lon_rad);
  15.  
  16. 	// Calculate direction angle in radians
  17. 	double direction_rad = atan2(y, x);
  18.  
  19. 	// Convert direction angle to degrees
  20. 	double direction_deg = direction_rad * 180.0 / M_PI;
  21.  
  22. 	// Ensure direction angle is within [0, 360) degrees
  23. 	if (direction_deg < 0) {
  24. 		direction_deg += 360.0;
  25. 	}
  26.  
  27. 	return direction_deg;
  28. }

4. Extrahieren Sie die erforderlichen Informationen aus der TXT-Datei

  1.  
  2. 	ifstream file("LBH.txt");
  3. 	if (!file.is_open()) {
  4. 		cerr << "Could not open the file!" << endl;
  5. 		return 1;
  6. 	}
  7.  
  8. 	string line;
  9. 	// Skip the header line
  10. 	getline(file, line);
  11.  
  12. 	vector<vector<string>> extractedData;
  13.  
  14. 	// Read each line from the file
  15. 	while (getline(file, line)) {
  16. 		vector<string> columns = split(line, 't');
  17. 		if (columns.size() < 16) {
  18. 			cerr << "Invalid line format" << endl;
  19. 			continue;
  20. 		}
  21.  
  22. 		// Extract the required columns: 0, 13, 14, 15
  23. 		vector<string> extractedColumns;
  24. 		extractedColumns.push_back(columns[0]);  // Image Name
  25. 		extractedColumns.push_back(columns[13]); // Longitude
  26. 		extractedColumns.push_back(columns[14]); // Latitude
  27. 		extractedColumns.push_back(columns[15]); // Altitude
  28.  
  29. 		extractedData.push_back(extractedColumns);
  30. 	}
  31.  
  32. 	file.close();

5. Berechnen Sie den Richtungsänderungswinkel des Ziels zwischen benachbarten Fotos

  1. cout << "Direction angles between adjacent image centers:" << endl;
  2. 	for (size_t i = 1; i < extractedData.size(); ++i) {
  3. 		//三角函数计算用弧度制
  4. 		double lon1 = (stod(extractedData[i - 1][1]))* M_PI/180; // Longitude 
  5. 		double lat1 = (stod(extractedData[i - 1][2]))* M_PI / 180; // Latitude 
  6. 		double lon2 = (stod(extractedData[i][1]))* M_PI / 180;   // Longitude 
  7. 		double lat2 = (stod(extractedData[i][2]))* M_PI / 180;   // Latitude 
  8. 		//计算方向变化角也要用弧度制
  9. 		double direction_angle = calculateDirectionAngle(lon1, lat1, lon2, lat2);
  10. 		cout << "lon1=" << lon1 << endl << "lat1=" << lat1 << endl << "lon2=" << lon2 << endl << "lat2=" << lat2 << endl;
  11. 		// Output Direction
  12. 		cout << "Direction from " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << direction_angle << " degrees" << endl;

6. Berechnen Sie die Bewegungsentfernung und Geschwindigkeit des Ziels zwischen benachbarten Fotos

Bitte beachten Sie: Die Berechnungsformel für die Entfernung, die wir hier erhalten, lautet:

Dies ist nur die einfachste Demonstration. In tatsächlichen Situationen müssen wir eine Reihe von Bedingungen wie das Koordinatensystem, die Position des Messbereichs usw. berücksichtigen, um eine genauere Entfernung zu erhalten.

  1. double lon2_1 = lon2 - lon1;
  2. 		double lat2_1 = lat2 - lat1;
  3. 		double lon_ = lon2_1 / 2;//1/2的Δlon
  4. 		double lat_ = lat2_1 / 2; //1 / 2的Δlat
  5. 		double sin2lon_ = sin(lon_)*sin(lon_);//sin²（1/2Δlon）
  6. 		double sin2lat_ = sin(lat_)*sin(lat_); //sin²（1 / 2Δlat）
  7. 		double cos_lat1 = cos(lat1);
  8. 		double cos_lat2 = cos(lat2);
  9. 		double sqrtA = sqrt(sin2lat_+ cos_lat1* cos_lat2*sin2lon_);
  10. 		//cout << "Direction from " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << "sqrtA =" << sqrtA << endl;
  11. 		double asinA = asin(sqrtA);
  12. 		//长半轴 短半轴  单位是m
  13. 		int a_r = 6378137.0;
  14. 		int b_r = 6356752;
  15. 		double Earth_R = (2 * a_r + b_r) / 3;
  16. 		double Distance = 2 * Earth_R*asinA;
  17. 		cout << "Distance From " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << "=" << Distance <<" meter"<< endl;
  18. 		int time = 3;//拍照间隔 s
  19. 		double speed = Distance / time;
  20. 		cout << "Speed From " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << "=" << speed << " meter per second" << endl;
  21. 	}

3. Vollständige Codeanzeige

  1. #include <iostream>
  2. #include <fstream>
  3. #include <sstream>
  4. #include <vector>
  5. #include <cmath>
  6.  
  7. using namespace std;
  8. #define M_PI       3.14159265358979323846   // pi
  9. // Function to split a string by a delimiter
  10. vector<string> split(const string &s, char delimiter) {
  11. 	vector<string> tokens;
  12. 	string token;
  13. 	istringstream tokenStream(s);
  14. 	while (getline(tokenStream, token, delimiter)) {
  15. 		tokens.push_back(token);
  16. 	}
  17. 	return tokens;
  18. }
  19.  
  20. //  direction angle in degrees
  21. //原理是 在平面上以正北方向为0°方向，顺时针为0-360°
  22. double calculateDirectionAngle(double lon1, double lat1, double lon2, double lat2) {
  23. 	// Convert degrees to radians
  24. 	double lon1_rad = lon1 * M_PI / 180.0;
  25. 	double lat1_rad = lat1 * M_PI / 180.0;
  26. 	double lon2_rad = lon2 * M_PI / 180.0;
  27. 	double lat2_rad = lat2 * M_PI / 180.0;
  28.  
  29. 	// Calculate delta longitude and convert to radians
  30. 	double delta_lon_rad = (lon2 - lon1) * M_PI / 180.0;
  31.  
  32. 	// Calculate y and x components
  33. 	double y = sin(delta_lon_rad) * cos(lat2_rad);
  34. 	double x = cos(lat1_rad) * sin(lat2_rad) - sin(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * cos(delta_lon_rad);
  35.  
  36. 	// Calculate direction angle in radians
  37. 	double direction_rad = atan2(y, x);
  38.  
  39. 	// Convert direction angle to degrees
  40. 	double direction_deg = direction_rad * 180.0 / M_PI;
  41.  
  42. 	// Ensure direction angle is within [0, 360) degrees
  43. 	if (direction_deg < 0) {
  44. 		direction_deg += 360.0;
  45. 	}
  46.  
  47. 	return direction_deg;
  48. }
  49.  
  50. int main() {
  51. 	ifstream file("LBH.txt");
  52. 	if (!file.is_open()) {
  53. 		cerr << "Could not open the file!" << endl;
  54. 		return 1;
  55. 	}
  56.  
  57. 	string line;
  58. 	// Skip the header line
  59. 	getline(file, line);
  60.  
  61. 	vector<vector<string>> extractedData;
  62.  
  63. 	// Read each line from the file
  64. 	while (getline(file, line)) {
  65. 		vector<string> columns = split(line, 't');
  66. 		if (columns.size() < 16) {
  67. 			cerr << "Invalid line format" << endl;
  68. 			continue;
  69. 		}
  70.  
  71. 		// Extract the required columns: 0, 13, 14, 15
  72. 		vector<string> extractedColumns;
  73. 		extractedColumns.push_back(columns[0]);  // Image Name
  74. 		extractedColumns.push_back(columns[13]); // Longitude
  75. 		extractedColumns.push_back(columns[14]); // Latitude
  76. 		extractedColumns.push_back(columns[15]); // Altitude
  77.  
  78. 		extractedData.push_back(extractedColumns);
  79. 	}
  80.  
  81. 	file.close();
  82. 	
  83. 	// Calculate direction angles between adjacent image centers
  84. 	cout << "Direction angles between adjacent image centers:" << endl;
  85. 	for (size_t i = 1; i < extractedData.size(); ++i) {
  86. 		//三角函数计算用弧度制
  87. 		double lon1 = (stod(extractedData[i - 1][1]))* M_PI/180; // Longitude 
  88. 		double lat1 = (stod(extractedData[i - 1][2]))* M_PI / 180; // Latitude 
  89. 		double lon2 = (stod(extractedData[i][1]))* M_PI / 180;   // Longitude 
  90. 		double lat2 = (stod(extractedData[i][2]))* M_PI / 180;   // Latitude 
  91. 		//计算方向变化角也要用弧度制
  92. 		double direction_angle = calculateDirectionAngle(lon1, lat1, lon2, lat2);
  93. 		cout << "lon1=" << lon1 << endl << "lat1=" << lat1 << endl << "lon2=" << lon2 << endl << "lat2=" << lat2 << endl;
  94. 		// Output Direction
  95. 		cout << "Direction from " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << direction_angle << " degrees" << endl;
  96.  
  97. 		double lon2_1 = lon2 - lon1;
  98. 		double lat2_1 = lat2 - lat1;
  99. 		double lon_ = lon2_1 / 2;//1/2的Δlon
  100. 		double lat_ = lat2_1 / 2; //1 / 2的Δlat
  101. 		double sin2lon_ = sin(lon_)*sin(lon_);//sin²（1/2Δlon）
  102. 		double sin2lat_ = sin(lat_)*sin(lat_); //sin²（1 / 2Δlat）
  103. 		double cos_lat1 = cos(lat1);
  104. 		double cos_lat2 = cos(lat2);
  105. 		double sqrtA = sqrt(sin2lat_+ cos_lat1* cos_lat2*sin2lon_);
  106. 		//cout << "Direction from " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << "sqrtA =" << sqrtA << endl;
  107. 		double asinA = asin(sqrtA);
  108. 		//长半轴 短半轴  单位是m
  109. 		int a_r = 6378137.0;
  110. 		int b_r = 6356752;
  111. 		double Earth_R = (2 * a_r + b_r) / 3;
  112. 		double Distance = 2 * Earth_R*asinA;
  113. 		cout << "Distance From " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << "=" << Distance <<" meter"<< endl;
  114. 		int time = 3;//拍照间隔 s
  115. 		double speed = Distance / time;
  116. 		cout << "Speed From " << extractedData[i - 1][0] << " to " << extractedData[i][0] << ": " << "=" << speed << " meter per second" << endl;
  117. 	}
  118. 	//cin.get();
  119. 	
  120. 	return 0;
  121. }

4. Ergebnisanzeige

Alle Codes in diesem Artikel werden vom CSDN-Benutzer CV-X.WANG bereitgestellt, ist es Einzelpersonen oder Gruppen nicht gestattet, kommerzielle oder pädagogische Tätigkeiten auszuüben, und jedes Zitat oder Teilangebot muss genehmigt werden.

Persönliches Profil

Er widmet sich seit mehr als 30 Jahren der Technologieforschung und beherrscht verschiedene Sprachen wie Java, Linux, Javascript, PHP, CSS usw. Er hat viele Beiträge im Open-Source-Bereich geleistet Entwicklerdokumentationsstation, um einige Themen in der Technologieentwicklung als zukünftige Referenz zu teilen

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