復(fù)雜環(huán)境下基于視覺伺服的自主車伴隨系統(tǒng)研究.pdf

1、本文圍繞自主車伴隨系統(tǒng)的功能模塊展開研究，采用視覺伺服的方式進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，結(jié)合云臺的使用，使跟蹤過程更穩(wěn)定，同時根據(jù)目標(biāo)軌跡進(jìn)行自主車跟隨的路徑規(guī)劃，使自主車完成自主跟隨任務(wù)。文章創(chuàng)新點有以下幾個方面：
　　1.提出了一種顏色命名特征輔助的TLD算法，通過加入顏色命名特征，使TLD算法性能有很大的提高。文中對多種特征進(jìn)行嘗試，發(fā)現(xiàn)顏色命名特征與TLD算法相結(jié)合使跟蹤效果明顯優(yōu)于其他幾種特征改進(jìn)。改進(jìn)后的算法分三種工作模式，測試20

2、個具有不同場景屬性的公開數(shù)據(jù)庫性能，并和其他28種著名開源跟蹤算法進(jìn)行比較。實驗證明，本文改進(jìn)的算法能夠獲得更加精確穩(wěn)定的跟蹤結(jié)果。
　　2.研究了基于卡爾曼濾波運(yùn)動估計的反饋與云臺伺服?？柭鼮V波器對連續(xù)目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)有較好的預(yù)測能力，一方面，取卡爾曼濾波預(yù)估的目標(biāo)框位置作為輸入，超前控制可彌補(bǔ)目標(biāo)跟蹤算法處理復(fù)雜環(huán)境延時大的問題，另一方面，通過卡爾曼濾波可估計出目標(biāo)在下一幀圖像中的大致像面位置，通過提出的自適應(yīng)反饋搜索提高跟蹤算