基于機(jī)器人視覺的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、通信技術(shù)的發(fā)展日新月異，將無線通信技術(shù)應(yīng)用于移動機(jī)器人控制日益展現(xiàn)出其獨有的優(yōu)勢與巨大的潛力。另一方面，作為移動機(jī)器人領(lǐng)域的重要研究方向之一，機(jī)器人視覺在各個應(yīng)用領(lǐng)域的作用日益凸顯，而運動目標(biāo)跟蹤算法則是機(jī)器人視覺領(lǐng)域重要且富有挑戰(zhàn)的研究課題。
　　本文對復(fù)雜背景特別是動態(tài)背景下的目標(biāo)跟蹤算法做了相關(guān)研究，并結(jié)合Wi-Fi無線通信技術(shù)將其應(yīng)用于移動機(jī)器人系統(tǒng)。首先搭建無線網(wǎng)絡(luò)作為移動機(jī)器人目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的傳輸媒介，然后通過 USB攝

2、像頭感知周圍環(huán)境信息，以 Wi-Fi無線網(wǎng)絡(luò)為媒介，將目標(biāo)跟蹤算法應(yīng)用于上位機(jī)系統(tǒng)，實現(xiàn)移動機(jī)器人對運動目標(biāo)的自動跟蹤。這個系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計，分別從硬件實驗平臺搭建、目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計、整機(jī)調(diào)試與實驗分析三方面開展相關(guān)工作，論文的主要工作和具體內(nèi)容如下：
　　首先，選擇具有CMOS傳感器的USB攝像頭來采集視頻信息，選擇STC89C52RC作為主控芯片設(shè)計單片機(jī)最小系統(tǒng)電路，完成Wi-Fi無線傳輸模塊、電源轉(zhuǎn)換模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊的

3、設(shè)計；然后，將各模塊搭建組合成完整的機(jī)器人硬件實驗平臺。
　　其次，學(xué)習(xí)研究了目標(biāo)跟蹤算法所用到的基礎(chǔ)理論，包括圖像特征描述、光流法原理、壓縮感知理論以及三種目標(biāo)跟蹤常用分類器模型：Boosting分類器、決策樹分類器和樸素貝葉斯分類器。
　　然后，針對動態(tài)背景下目標(biāo)跟蹤，對比研究了 Online-MIL跟蹤算法、基于 TLD框架的跟蹤算法以及 CT跟蹤算法。通過多組實驗比較了三種跟蹤算法的跟蹤效果，給出了實驗結(jié)果；重點針對

4、后兩種跟蹤算法，通過5組不同參數(shù)的視頻序列對兩種算法的實時性、準(zhǔn)確性進(jìn)行了定量比較，最后給出了實驗結(jié)論與分析。鑒于準(zhǔn)確性與實時性兩方面的考慮，決定選擇CT目標(biāo)跟蹤算法應(yīng)用于移動機(jī)器人平臺。
　　最后，基于Opencv開源計算機(jī)視覺庫和C++、C＃編程語言在VS2010編譯環(huán)境下開發(fā)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤上位機(jī)系統(tǒng)。針對單目攝像機(jī)無法感知與跟蹤目標(biāo)間距離的缺陷，提出了兩種基于視覺的跟蹤策略，使之在單目攝像機(jī)下能夠?qū)嚯x做出判斷。結(jié)合移動機(jī)器