基于粒子濾波的自主機器人視覺目標跟蹤研究.pdf

1、視覺目標跟蹤是圖像處理、模式識別和精確制導等領域的前沿研究課題,其主要任務是跟蹤圖像序列中的動態(tài)目標,理解并描述目標物體的行為。視覺目標跟蹤技術在無人偵察機戰(zhàn)場偵察、巡航導彈制導、對地攻擊直升機和主戰(zhàn)坦克火力控制系統(tǒng)中都有重要的應用。因此,研究視覺目標跟蹤相關技術具有重要的學術意義和實用價值。
　　 本文主要進行了以下三個方面的研究工作:
　　 首先,基于粒子濾波算法對視覺目標進行位置估計,從目標的狀態(tài)轉移模型、目標視覺

2、特征的模型等方面對粒子濾波估計算法進行建立,并用相關實驗分析了基于粒子濾波的視覺目標位置估計的性能和缺點?；诹Ｗ訛V波的目標跟蹤問題一般可以認為是目標狀態(tài)估計問題,目標狀態(tài)的估計精度和穩(wěn)定性直接關系到目標跟蹤的效果,因此基于粒子濾波算法對視覺目標進行位置估計對目標跟蹤有著非常好的指導意義。在目標視覺特征的建模中,對目標的顏色進行自主學習,用顏色的隸屬度對目標的顏色特征進行表示,在粒子濾波算法中用圖像學習得到的顏色特征來對目標視覺特征進行

3、表示,并用相關實驗進行了驗證。在對目標進行位置估計時,對粒子進行歸一化前的相似度設定一個閾值,當所有的粒子的相似度都小于這個閾值時,認為目標丟失,并用相關實驗進行了驗證。
　　 其次,對圖像序列進行目標運動預測,并將預測的結果結合目標當前粒子群建立粒子的建議分布函數。在運動參數估計和預測時,采用微積分似的方法對非線性運動進行分解,將非線性運動分解為若干個線性運動,將每個線性運動近似為是一種單純的直線運動(勻速直線運動、勻加速直線

4、運動、勻減速直線運動),并用相關實驗進行驗證。
　　 最后,基于移動機器人進行目標跟蹤,要對目標進行跟蹤,除了要估計出目標在圖像中的位置外,還要根據估計出來的目標在圖像中的信息計算出目標在實際環(huán)境中相對機器人的位置情況。在目標的大小、攝像頭鏡頭的大小、攝像頭的視角已知的情況下,采用一個攝像頭測量目標的距離及獲取目標在圖像中的位置,根據目標在圖像中的位置估計出目標的方位角,用測量出來的距離結合方位角在極坐標下對目標進行定位,并在定