基于機器人的運動控制和目標跟蹤方法研究.pdf

1、運動目標檢測與跟蹤是計算機視覺的核心課題之一，它融合了圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制等相關領域的研究成果，在視頻監(jiān)控、機器人導航、視頻傳輸、視頻檢索、醫(yī)學圖像分析、氣象分析等許多領域有著廣泛的應用，因此本課題具有重要的理論意義和廣闊的實用價值。 同時，隨著機器人技術的發(fā)展，機器人能代替人類做更多的事情，那些人類無法到達的高溫高危地段都可以讓機器人代替人類的活動。為了讓機器人的活動更加及時準確，為機器人裝上眼睛是十分必要的

2、，于是便出現機器視覺與機器人技術的結合，出現了自主移動的機器人。本文的研究平臺就是AS-R自主移動機器人，主要的研究內容是基于機器人的目標跟蹤。 本文的主要工作有： （1）描述AS-R機器人的系統(tǒng)結構，對系統(tǒng)的各個模塊進行了描述，詳細講解了他們工作原理。并且指出了各個模塊所封裝的接口函數，以及這些接口的應用方法。 （2）然后研究了均值漂移跟蹤算法，針對均值漂移算法在目標跟蹤過程中沒有考慮目標實際的宏觀運動，在嚴重干擾

3、情況下容易跟蹤失敗的問題，提出了結合目標位置預測的改進的均值漂移算法。算法對跟蹤過程中的干擾進行檢測，根據目標所受干擾的強弱，采用不同的比例因子將Kalman濾波預測結果與均值漂移算法得到的跟蹤結果進行線性組合，改進算法有效利用了目標的空間位置信息，提高了跟蹤的可靠性。 （3）在VC6.0的基礎上，對AS-R機器人進行軟件開發(fā)，利用云臺攝像機采集圖像到系統(tǒng)內存，進行目標檢測及跟蹤，將圖像上物體的像素級位移轉化為機器人使動輪的運動，

4、從而達到跟蹤的目的。 運用了兩種基于視覺的目標跟蹤，一種是基于物體顏色的目標跟蹤，這種跟蹤是把單色物體的顏色信息作為跟蹤的依據，對被跟蹤物體的要求較高。另一種是基于均值漂移的目標跟蹤，這種跟蹤算法適用性較為廣泛，對跟蹤丟失的處理效果較好。 此外，在跟蹤的同時，利用平臺上的傳感器模塊，讓機器人進行蔽障等活動，使機器人始終與障礙物和被跟蹤物體保持一定的距離，從而保證了跟蹤的安全性。跟蹤結果表明，本文采用的跟蹤方法可以較好的實