基于單目視覺的移動機(jī)器人室外環(huán)境下全自主智能跟隨技術(shù)研究.pdf

1、在工業(yè)機(jī)器人問世多年后的今天，由于傳感器、控制、驅(qū)動及材料等領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，通過智能機(jī)器人系統(tǒng)，首次在制造領(lǐng)域以外的服務(wù)行業(yè)，出現(xiàn)了機(jī)器人的身影，讓機(jī)器人作為“人類的助手”，走進(jìn)日常生活。本文聚焦于一類稱之為球童機(jī)器人的服務(wù)機(jī)器人，能夠替代高爾夫球童為主人提供服務(wù)，這就要求機(jī)器人能夠全自主的對作為運動目標(biāo)的主人進(jìn)行實時定位，在各種常用的定位方法中，基于視覺的定位方法有著無可比擬的優(yōu)勢，首先基于視覺的方法對視野內(nèi)目標(biāo)的定位精度能夠滿足本系

2、統(tǒng)的要求，其次視覺傳感器相當(dāng)于人類的眼睛，因此具備相當(dāng)?shù)闹悄苄裕軌蛴行^(qū)分主人還是其他人，有很好的擴(kuò)展性，能夠以中層視覺的處理結(jié)果為基礎(chǔ)，進(jìn)行高層視覺的識別和分析等，另外隨著計算機(jī)和傳感器等相關(guān)技術(shù)和工業(yè)的快速發(fā)展，構(gòu)建視覺跟蹤系統(tǒng)的綜合成本一直在下降，完全是在可承受的范圍內(nèi)。
　　 為了提高智能性和舒適性，就要求基于視覺的移動機(jī)器人能夠全自主的對作為運動目標(biāo)的主人進(jìn)行實時準(zhǔn)確的跟隨，具體到各個部分就是：(1)啟動部分能夠摒棄

3、以往的人工手動方式，即機(jī)器人認(rèn)識目標(biāo)主人的整個過程是全自主自動進(jìn)行的，不需要限定在特定的環(huán)境下進(jìn)行，有著友善的人機(jī)交互方式；(2)作為定位核心部分的圖像平面目標(biāo)跟蹤算法要求簡單而有效，因為把視覺系統(tǒng)安裝在移動機(jī)器人這個平臺上后，帶來了諸多限制，另外室外復(fù)雜環(huán)境也增加了圖像處理的難度，這些困難可以歸納為對跟蹤算法實時性和魯棒性的高要求；(3)考慮到系統(tǒng)復(fù)雜性及成本，系統(tǒng)選用了單目視覺，因此從單目視覺下把人機(jī)之間的距離從圖像信息中恢復(fù)出來也

4、是需要認(rèn)真研究；(4)整個跟隨過程能夠有一定的容錯能力和魯棒性，視覺伺服部分能夠減少圖像處理滯后帶來的影響。
　　 論文的主要研究工作與成果包括了以下幾個主要方面的內(nèi)容：
　　 1.系統(tǒng)性的介紹了一個基于單目視覺的移動機(jī)器人對人體目標(biāo)的全自主跟隨系統(tǒng)，在實驗平臺上設(shè)計并實施了完整的解決方案。
　　 2.摒棄了以往人為手動干預(yù)的啟動方式，提出了全自主的啟動解決方案，另外為了提高智能性，目標(biāo)分割部分的閾值化是自適應(yīng)的

5、，并且對于非類人性干擾目標(biāo)具有自動甄別能力，本部分算法可以作為關(guān)鍵技術(shù)為各種服務(wù)機(jī)器人認(rèn)識目標(biāo)主人提供一種參考方法。
　　 3.以均值漂移算法作為圖像平面跟蹤的主算法，為了解決由于機(jī)器人的運動造成的目標(biāo)在像平面的不連續(xù)，提出了結(jié)合了Kalman預(yù)測的均值漂移跟蹤算法，在詳細(xì)分析了引起目標(biāo)在像平面移動的基礎(chǔ)上，提出了在像平面上關(guān)于動態(tài)目標(biāo)位置和速度的狀態(tài)方程，Kalman濾波器為均值漂移算法提供起始點，均值漂移算法將結(jié)果返回給濾波

6、器進(jìn)行估計值的更新，交替使用，互為補充，取得了很好的效果。
　　 4.傳統(tǒng)均值漂移跟蹤算法都是基于單個特征空間，這不能很好的解決特征相似目標(biāo)對跟蹤的干擾，所以提出了多特征空間下的均值漂移算法，以提高算法的魯棒性，在單種顏色特征無法提供足夠辨別能力的情況下，借助其他局部性特征來準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo)，并且對于各種特征的區(qū)分能力提出了具體的測度方法，使得特征的選擇能夠自適應(yīng)。
　　 5.提出了四種單目視覺下的景深恢復(fù)方法，其中基于主顏