基于視覺引導(dǎo)的移動機(jī)器人目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、反恐戰(zhàn)爭已成為當(dāng)今世界的熱點(diǎn)問題，炸彈爆炸以其高殺傷力和破壞力成為恐怖主義活動的主要手段。當(dāng)前排爆工作面臨的主要問題是：采用傳統(tǒng)的人工方式，危險性極高；為防止恐怖份子遙控引爆，排爆現(xiàn)場必須進(jìn)行無線屏蔽，采用遙控式的排爆機(jī)器人將無法使用。本文在輪履式排爆機(jī)器人的基礎(chǔ)上，研制了基于彩色圖像的視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠有效地識別爆破目標(biāo)并實(shí)施跟蹤，引導(dǎo)機(jī)器人完成自主式排爆，很好地解決了上述問題。
　　本文采用了基于顏色特征的目標(biāo)識別方法。

2、該方法利用HSV色彩空間的色度單通道圖像，建立目標(biāo)區(qū)域的彩色直方圖，利用反向投影算法得到刻畫目標(biāo)主體顏色概率分布的灰度圖像。在該圖像中，包含目標(biāo)顏色的區(qū)域灰度值高，反之灰度值低。該方法實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)與背景的分割，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其對于目標(biāo)的形變、旋轉(zhuǎn)以及環(huán)境中光照強(qiáng)度的變化具有良好的魯棒性。
　　在目標(biāo)識別的基礎(chǔ)上利用Mean Shift搜索算法進(jìn)行目標(biāo)定位。該算法基于Mean Shift向量的收斂性遞歸地尋找目標(biāo)中心。在處理連續(xù)圖像時

3、，將每幀圖像確定的目標(biāo)位置設(shè)為下一幀圖像 Mean Shift搜索的起始點(diǎn)，循環(huán)地使用該算法完成對目標(biāo)的跟蹤。采用Kalman濾波器改進(jìn)了上述算法對快速移動目標(biāo)的跟蹤效果。提出了 Mean Shift搜索窗口半徑的選擇策略，可以有效避免跟蹤目標(biāo)的丟失。通過對符合系統(tǒng)實(shí)際使用情況的典型運(yùn)動頻率進(jìn)行仿真，驗(yàn)證了選擇策略的有效性。
　　應(yīng)用上述目標(biāo)識別和跟蹤算法，搭建了移動機(jī)器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人在行進(jìn)過程中，對目標(biāo)垂直和水平方