自定位機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤.pdf

1、隨著智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展，機(jī)器人的應(yīng)用越來越廣泛。移動(dòng)機(jī)器人在實(shí)際的發(fā)展和生活中扮演著不可忽視的角色，例如在電力行業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療服務(wù)、視頻監(jiān)督、公共服務(wù)等領(lǐng)域。對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的定位導(dǎo)航的研究已經(jīng)成為了新的熱點(diǎn)，如何實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)機(jī)器人自身的定位，是一件十分有價(jià)值的研究。對(duì)于在實(shí)際環(huán)境中行走的機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤技術(shù)是體現(xiàn)機(jī)器人智能的另一重要方面，該技術(shù)在航空航天、視頻監(jiān)控、智能機(jī)器人等領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。

2、　　本文的主要工作內(nèi)容如下:
　　1、探討和回顧了移動(dòng)機(jī)器人方向的研究現(xiàn)狀和發(fā)展，機(jī)器視覺的研究內(nèi)容和機(jī)器人定位的發(fā)展情況，介紹了移動(dòng)機(jī)器人對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方向的相關(guān)研究現(xiàn)狀，并對(duì)本文的主要結(jié)構(gòu)作了介紹。
　　2、介紹機(jī)器人的自主定位。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在進(jìn)行導(dǎo)航路徑上的自身定位，設(shè)計(jì)一種由“0”、“1”字符串組成的二進(jìn)制人工編碼，呈放射狀鋪設(shè)在交叉路口或者丁字路口。利用由實(shí)際導(dǎo)航路徑所反映出的電子地圖并基于迪杰斯特拉算法(

3、DijkstraAlgorithm)規(guī)劃出最優(yōu)路徑，通過無線網(wǎng)與車載筆記本相互通信的臺(tái)式機(jī)(決策控制端，AI Server)對(duì)編碼圖案進(jìn)行相關(guān)處理和分析，再將分析結(jié)果返回傳給車載筆記本(智能控制端，Control Server)控制機(jī)器人的行為，成為機(jī)器人進(jìn)行下一步行為例如左拐、右拐或是直行、剎車等重要依據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主定位。
　　3、移動(dòng)平臺(tái)下對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤。對(duì)于動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，首先采用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法，

4、進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，先找出梯度變化較大的臨近兩幅圖像計(jì)算它們的相對(duì)位移量，并用這個(gè)相對(duì)位移量對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，將動(dòng)態(tài)的背景轉(zhuǎn)換為靜態(tài)背景進(jìn)行處理，再利用vibe算法找出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。最后對(duì)于檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)采用融入Kalman濾波的CamShift對(duì)其跟蹤。
　　下一步的工作重點(diǎn)在機(jī)器人對(duì)快速移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤問題的進(jìn)一步探索和優(yōu)化，以及機(jī)器人在遇到障礙物等情況下，實(shí)現(xiàn)障礙物檢測(cè)與避障策略的有效銜接。目前，實(shí)驗(yàn)室