六足機(jī)器人控制器設(shè)計(jì)與目標(biāo)跟蹤算法.pdf

1、本文以六足機(jī)器人為實(shí)驗(yàn)平臺,完成了六足機(jī)器人控制器和紅外動目標(biāo)檢測模塊的設(shè)計(jì)。通過對六足機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,詳細(xì)分析了機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)特征,推導(dǎo)出各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動角度的計(jì)算公式,設(shè)計(jì)了步態(tài)算法,實(shí)現(xiàn)了六足機(jī)器人的直線行走和定點(diǎn)轉(zhuǎn)彎。
　　 針對靜止背景和運(yùn)動背景分別設(shè)計(jì)了運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法,在VC2008環(huán)境下,利用Intel的OpenCV2.1視覺庫編程實(shí)現(xiàn)算法。
　　 在靜止背景,采用自適應(yīng)背景更新算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動

2、目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測,再利用Mean-shift算法結(jié)合快速Kalman濾波預(yù)測實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤。
　　 在運(yùn)動背景,分析了背景運(yùn)動補(bǔ)償問題,基于尺度不變特征變換設(shè)計(jì)了SIFT特征點(diǎn)匹配的運(yùn)動估計(jì)算法,對背景運(yùn)動進(jìn)行了補(bǔ)償。首先,提取穩(wěn)定的SIFT特征點(diǎn),生成128維的特征點(diǎn)描述向量；其次,對SIFT特征點(diǎn)集建立KD-tree,以歐式距離作為相似度判決準(zhǔn)則,采用最優(yōu)二分查找算法快速查找相鄰兩幀圖像中的所有匹配特征點(diǎn)；然后,利用RANSA