基于視覺注意的移動機器人目標跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、視覺是移動機器人最重要的感知手段之一，機器人視覺研究的根本目的在于模擬人類視覺系統(tǒng)的運行機制，用機器人來代替人類進行勞動。研究表明，人類具有異常突出的數(shù)據(jù)篩選能力，而視覺注意機制是保證人眼高效率工作的重要機制，它對于機器人視覺導航過程中如何從大量圖像數(shù)據(jù)中迅速識別出目標等問題具有重要的借鑒價值。本文的主旨在于從人類視覺注意機制仿生的思路出發(fā)，探索機器人視覺在目標跟蹤中的應用。 本文首先在介紹移動機器人視覺系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)的基礎上，根

2、據(jù)系統(tǒng)任務要求及當前實驗環(huán)境，設計了總體研究方案，并論述了系統(tǒng)各個組成模塊的主要功能及實現(xiàn)方法。 在目標識別算法模塊，本文基于視覺注意機制理論，在研究現(xiàn)有視覺注意模型的基礎上，采用自下而上數(shù)據(jù)驅(qū)動和自上而下任務驅(qū)動相結(jié)合的方法，設計了本文的目標注意模型。首先在自下而上的視覺注意過程中，結(jié)合機器人運行的實際特點，將采集的圖像底層數(shù)據(jù)分割為地面區(qū)域和非地面區(qū)域，再從非地面區(qū)域中提取出目標顯著性區(qū)域。然后在自上而下的任務指導過程中，根

3、據(jù)所建立的目標特征模型，通過目標顯著性區(qū)域與特征模型的匹配，最終識別出目標區(qū)域。 為獲取目標的空間位置及運行參數(shù)等信息，本文對視覺平臺運動學模型及攝像機視覺模型進行了分析，建立了目標圖像像素坐標與世界坐標之間的變換關(guān)系。通過對攝像機逆投影模型進行研究，將識別出的目標圖像像素坐標轉(zhuǎn)換為世界坐標系下的地面坐標，完成目標的定位。然后結(jié)合機器人當前運行狀態(tài)，設計了運動目標跟蹤算法，實現(xiàn)對移動機器人運動的實時控制。 實驗結(jié)果表明，