基于粒子濾波的自主機(jī)器人視覺(jué)目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是圖像處理、模式識(shí)別和精確制導(dǎo)等領(lǐng)域的前沿研究課題,其主要任務(wù)是跟蹤圖像序列中的動(dòng)態(tài)目標(biāo),理解并描述目標(biāo)物體的行為。視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)在無(wú)人偵察機(jī)戰(zhàn)場(chǎng)偵察、巡航導(dǎo)彈制導(dǎo)、對(duì)地攻擊直升機(jī)和主戰(zhàn)坦克火力控制系統(tǒng)中都有重要的應(yīng)用。因此,研究視覺(jué)目標(biāo)跟蹤相關(guān)技術(shù)具有重要的學(xué)術(shù)意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文主要進(jìn)行了以下三個(gè)方面的研究工作:
　　 首先,基于粒子濾波算法對(duì)視覺(jué)目標(biāo)進(jìn)行位置估計(jì),從目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型、目標(biāo)視覺(jué)

2、特征的模型等方面對(duì)粒子濾波估計(jì)算法進(jìn)行建立,并用相關(guān)實(shí)驗(yàn)分析了基于粒子濾波的視覺(jué)目標(biāo)位置估計(jì)的性能和缺點(diǎn)。基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題一般可以認(rèn)為是目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題,目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)精度和穩(wěn)定性直接關(guān)系到目標(biāo)跟蹤的效果,因此基于粒子濾波算法對(duì)視覺(jué)目標(biāo)進(jìn)行位置估計(jì)對(duì)目標(biāo)跟蹤有著非常好的指導(dǎo)意義。在目標(biāo)視覺(jué)特征的建模中,對(duì)目標(biāo)的顏色進(jìn)行自主學(xué)習(xí),用顏色的隸屬度對(duì)目標(biāo)的顏色特征進(jìn)行表示,在粒子濾波算法中用圖像學(xué)習(xí)得到的顏色特征來(lái)對(duì)目標(biāo)視覺(jué)特征進(jìn)行

3、表示,并用相關(guān)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行位置估計(jì)時(shí),對(duì)粒子進(jìn)行歸一化前的相似度設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)所有的粒子的相似度都小于這個(gè)閾值時(shí),認(rèn)為目標(biāo)丟失,并用相關(guān)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　 其次,對(duì)圖像序列進(jìn)行目標(biāo)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè),并將預(yù)測(cè)的結(jié)果結(jié)合目標(biāo)當(dāng)前粒子群建立粒子的建議分布函數(shù)。在運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)時(shí),采用微積分似的方法對(duì)非線性運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分解,將非線性運(yùn)動(dòng)分解為若干個(gè)線性運(yùn)動(dòng),將每個(gè)線性運(yùn)動(dòng)近似為是一種單純的直線運(yùn)動(dòng)(勻速直線運(yùn)動(dòng)、勻加速直線

4、運(yùn)動(dòng)、勻減速直線運(yùn)動(dòng)),并用相關(guān)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。
　　 最后,基于移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,除了要估計(jì)出目標(biāo)在圖像中的位置外,還要根據(jù)估計(jì)出來(lái)的目標(biāo)在圖像中的信息計(jì)算出目標(biāo)在實(shí)際環(huán)境中相對(duì)機(jī)器人的位置情況。在目標(biāo)的大小、攝像頭鏡頭的大小、攝像頭的視角已知的情況下,采用一個(gè)攝像頭測(cè)量目標(biāo)的距離及獲取目標(biāo)在圖像中的位置,根據(jù)目標(biāo)在圖像中的位置估計(jì)出目標(biāo)的方位角,用測(cè)量出來(lái)的距離結(jié)合方位角在極坐標(biāo)下對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位,并在定