基于視覺的粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法及其在移動(dòng)機(jī)器人中的應(yīng)用.pdf

1、隨著機(jī)器視覺的發(fā)展，基于視覺的目標(biāo)跟蹤技術(shù)已成為學(xué)術(shù)界和工程領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)。該技術(shù)在移動(dòng)機(jī)器人定位與導(dǎo)航、多機(jī)器人編隊(duì)、月球探測以及智能監(jiān)控等方面都有非常重要的應(yīng)用，已成為智能機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)?；谝曈X的目標(biāo)跟蹤技術(shù)不僅是移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)也具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　 本文在分析和總結(jié)各類運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)基礎(chǔ)上，提出了兩種改進(jìn)的粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法。針對(duì)粒子濾波用于目標(biāo)跟蹤時(shí)存在的計(jì)算量大和退化現(xiàn)象等問題，提出了

2、一種改進(jìn)的粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法。該算法是將粒子濾波重采樣后權(quán)重小于均值的粒子進(jìn)行修正，使得修正后的粒子趨近目標(biāo)位置；然后采用修正后的粒子集來估計(jì)目標(biāo)位置，從而提高目標(biāo)位置估計(jì)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)表明，該算法只需較少的粒子便可實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤，且跟蹤效果明顯優(yōu)于常規(guī)的粒子濾波算法。
　　 針對(duì)基于單一特征的目標(biāo)跟蹤算法的跟蹤不穩(wěn)定問題提出了一種基于紋理特征粒子濾波/Mean Shift的目標(biāo)跟蹤算法。該算法中建立一種選擇反饋機(jī)制，

3、首先對(duì)目標(biāo)同時(shí)進(jìn)行基于紋理信息的粒子濾波和基于顏色信息的Mean Shift兩種算法的跟蹤，然后對(duì)兩種算法的跟蹤結(jié)果進(jìn)行比較，選擇結(jié)果較好的輸出，并把結(jié)果反饋到粒子濾波與Mean Shift中作為下一幀處理的初始值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法克服了單一特征所帶來的跟蹤不穩(wěn)定問題且具有較強(qiáng)的魯棒性，并能有效解決由于目標(biāo)變形和顏色模糊而產(chǎn)生的跟蹤困難問題。
　　 本文采用基于紋理特征粒子濾波/Mean Shift的目標(biāo)跟蹤算法和基于行為的

4、機(jī)器人反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)跟蹤任務(wù)。單目視覺完成二維的目標(biāo)定位，聲納獲得物體距離數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)單目視覺深度上信息的不足，單目視覺和聲納傳感器信息互補(bǔ)融合。移動(dòng)機(jī)器人利用單目視覺和聲納反饋的信息，根據(jù)跟蹤任務(wù)設(shè)計(jì)了目標(biāo)跟蹤和避障兩種基本行為。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人行為協(xié)調(diào)，給這兩種基本行為賦予不同的優(yōu)先級(jí)。文中利用ARIA函數(shù)庫編寫了移動(dòng)機(jī)器人的基本行為類。在Pioneer3-DX機(jī)器人物理平臺(tái)上，進(jìn)行了一系列的運(yùn)動(dòng)目