仿生眼運動控制算法研究與實現(xiàn).pdf

1、人類視覺系統(tǒng)是獲取外界環(huán)境信息的重要感官，而且在目標跟蹤、圖像獲取、感知理解等方面具有極其精巧復雜的生理機制。機器視覺讓機器能夠通過視覺感知環(huán)境信息，有助于增強機器的環(huán)境適應能力，提高智能化程度。人類視覺系統(tǒng)的特點和機理可以給機器視覺的研究很多啟發(fā)，將其應用到工程領域，可以改進機器的視覺感知能力，是很有意義的工作。本文仿生眼研究重點研究了仿生眼運動控制算法，主要工作如下:
　　本文首先分析了仿生眼研究的背景和意義，綜述了當前研究現(xiàn)

2、狀并指出存在的主要問題，介紹了本文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排。
　　第二，分析人類眼球的運動形式和特點，在此基礎上，搭建了仿生眼硬件系統(tǒng)平臺和軟件仿真平臺，演示和驗證本文的算法和模型。仿生眼硬件系統(tǒng)平臺可以完成圖像采集和處理并模擬人雙眼和頭部的轉(zhuǎn)動。軟件仿真平臺用Matlab編寫，可以用動畫形象地表示在跟蹤目標過程中頭部和眼球的運動。
　　第三，利用改進的迭代最小二乘(RLS)算法和迭代學習控制(ILC)實現(xiàn)平滑追蹤運動。采用一種

3、改進的RLS算法對正弦運動、勻速運動、勻加速運動和計入空氣阻力且擺角較大的單擺運動的速度進行預測，可以抵消圖像處理的延時。改進的RLS算法既可以快速適應不同的運動形式，又可以有效抵抗噪聲。利用迭代學習控制實現(xiàn)對周期性運動的平滑追蹤，若干個周期的學習后，可以達到準確的跟蹤效果。通過實驗驗證了兩種算法的跟蹤效果。
　　第四，研究了掃視控制算法。分析了人類掃視生理模型的特點，在此基礎上研究了掃視控 制模型。根據(jù)攝像機成像模型，推導出由目