基于移動式視覺機(jī)器人平臺的自主跟蹤系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著科學(xué)水平的提升以及計算機(jī)視覺和人工智能等領(lǐng)域研究的逐步深入，智能移動機(jī)器人技術(shù)得到了快速發(fā)展。移動式視覺機(jī)器人跟蹤技術(shù)是智能移動機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一，在相關(guān)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。移動式視覺機(jī)器人的自主跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計，一般包含兩部分:1）適用于當(dāng)前移動式視覺機(jī)器人平臺的實時快速的目標(biāo)跟蹤算法;2）基于目標(biāo)跟蹤結(jié)果的機(jī)器人運(yùn)動控制。前者是機(jī)器人跟蹤行為的決策依據(jù)，后者是跟蹤行為的具體執(zhí)行過程。
　　本文以Koala移動機(jī)

2、器人作為實驗的移動載體，重點(diǎn)研究并提出了一種基于壓縮特征的目標(biāo)快速實時視覺跟蹤算法，使其能夠在Koala機(jī)器人的平臺上實現(xiàn)對移動目標(biāo)的實時跟蹤，主要工作包括以下幾個方面:
　　(1)調(diào)查和分析了課題背景和目標(biāo)跟蹤的研究成果與技術(shù)難點(diǎn)，引入了一種基于壓縮特征的目標(biāo)跟蹤算法，并著重分析了該算法的不足及其算法內(nèi)在原因。
　　(2)針對課題任務(wù)，重點(diǎn)研究并設(shè)計出了一種基于特征自適應(yīng)選擇的改進(jìn)壓縮跟蹤算法。本文跟蹤算法從特征空間的生成

3、與優(yōu)劣評估、自適應(yīng)特征空間的選擇、多維高斯模型的目標(biāo)特征概率估計的建立、分類器的更新方式和搜索策略的調(diào)整等方面進(jìn)行改進(jìn)，并在公開的跟蹤視頻數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了對比實驗，最后從定性和定量角度對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析，證明了本文算法在跟蹤精度和魯棒性上具有良好的性能。
　　(3)實現(xiàn)對機(jī)器人運(yùn)動控制。考慮到跟蹤的實時性和運(yùn)算效率問題，本文采用了一種基于視覺的運(yùn)動控制思路，即根據(jù)從攝像頭獲得的目標(biāo)與機(jī)器人位置的相對空間距離信息來動態(tài)調(diào)整機(jī)

4、器人的運(yùn)動參數(shù)，實現(xiàn)了對目標(biāo)的快速連續(xù)跟蹤效果。
　　(4)在以Koala機(jī)器人為載體的基礎(chǔ)上，搭建視覺跟蹤機(jī)器人硬件系統(tǒng)，并完成串口通信程序設(shè)計等硬件調(diào)試工作。最終，用本文設(shè)計的算法來實驗，達(dá)到了移動式視覺機(jī)器人對目標(biāo)自主跟蹤的任務(wù)效果。
　　本文針對Koala機(jī)器人作為移動式視覺機(jī)器人平臺的情形，提出了一個基于改進(jìn)的實時壓縮跟蹤算法，并通過視頻測試證明了其有效性;在此基礎(chǔ)上搭建了完整的基于視覺信息的移動機(jī)器人目標(biāo)自主跟蹤