仿生雙目PTZ視覺與移動平臺協(xié)調(diào)控制的研究.pdf

1、視覺是移動機器人探測外界環(huán)境的重要方式。如何快速大范圍的搜索周圍環(huán)境，并在地面特征不明顯的情況下選擇出顯著度較大的目標，并對其進行精確跟蹤成為了一個新的研究方向。本課題在博士點基金“自主機器人的仿生型近地感知與運動控制研究（項目編號20122304110014）”的支持下，建立仿變色龍的PTZ視覺平臺，探索機器人視覺在環(huán)境搜索、目標選擇以及跟蹤中的應用。
　　首先，根據(jù)目前國內(nèi)外移動機器人視覺系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，借鑒變色龍雙

2、眼負相關的特點，提出一個雙目帶有可轉動脖頸機構的移動機器人視覺方案，并完成實驗樣機的研制；雙目均為可單獨進行水平轉動（Pan）、俯仰運動（Tilt）和變焦操作（Zoom）的PTZ攝像機。根據(jù)實驗要求，選擇工控機作為該控制系統(tǒng)的主控單元，轉向舵機控制卡控制轉向電機，鏡頭控制器帶動鏡頭變焦，從而完成工控機對攝像頭位置、姿態(tài)以及變焦的控制。利用變焦的特性，實現(xiàn)對于大范圍的搜索和小目標的精確定位。
　　其次，基于現(xiàn)有視覺平臺，根據(jù)坐標變換

3、的方法，建立視覺平臺的運動學模型，并推導出圖像坐標系與機器人的關系，從而完成物體實際方位與圖像中位置的聯(lián)系?；诜氯搜凵窠?jīng)的視覺注意機制理論，采用自下而上的數(shù)據(jù)驅動方式，利用高斯金字塔模型分別對圖像的亮度、顏色和方向特征進行分解，通過多尺度內(nèi)部競爭從不同尺度理解圖像信息，從而獲得各特征的顯著圖，然后將各多尺度競爭的結果進行整合，從而獲取全圖中的注意焦點。實現(xiàn)了差異性較小的地面上顯著目標的選擇。
　　第三，基于變色龍的負相關搜索模式

4、，建立帶有脖頸運動和不帶有脖頸運動的目標搜索模型以及變分辨率目標對準模型，從而實現(xiàn)從粗略到精細的優(yōu)化對準過程。通過基于遺傳算法的協(xié)調(diào)轉向優(yōu)化模型，使機器人能夠以較低的功耗進行目標對準。此外，應用基于在線學習粒子濾波目標跟蹤算法，實現(xiàn)對旋轉目標的跟蹤。
　　最后，課題以視覺平臺為對象，對選擇性注意算法進行驗證，并且在平地和崎嶇地面上對搜索模型、變分辨率目標對準模型、目標對準優(yōu)化模型以及基于粒子濾波的目標跟蹤算法進行實驗，驗證了控制系