基于雙目機(jī)器人的動態(tài)目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究.pdf

1、動態(tài)目標(biāo)檢測與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究課題，在軍事制導(dǎo)、智能機(jī)器人、視頻監(jiān)控等眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。本文以移動機(jī)器人為載體，對基于視覺的動態(tài)目標(biāo)檢測、跟蹤、測距及機(jī)器人的運(yùn)動控制等方面進(jìn)行研究。
　　 在視覺的動態(tài)目標(biāo)檢測方面，針對機(jī)器人的運(yùn)動狀況，分別研究了機(jī)器人靜止情況下的動態(tài)目標(biāo)檢測方法，包括背景減除法、幀差法、三幀差法等。在機(jī)器人移動情況下，采用混合高斯方法實(shí)現(xiàn)背景建模，針對其背景更新速度慢，提出采用分塊模

2、式，自動調(diào)節(jié)分布數(shù)目，自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的改進(jìn)混合高斯背景建模方法，對背景進(jìn)行更新，提高模型的收斂速度，實(shí)現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)檢測。
　　 在視覺的動態(tài)目標(biāo)跟蹤方面，通過對均值偏移和粒子濾波算法的研究，提出均值偏移和粒子濾波的融合算法，滿足視覺跟蹤的實(shí)時(shí)魯棒性要求。首先利用均值偏移算法找到一個(gè)與目標(biāo)最為匹配的候選區(qū)域，以此區(qū)域?yàn)橹行纳闪Ｗ?，進(jìn)而通過粒子濾波算法尋找,標(biāo)，并且在跟蹤過程中，通過均值偏移向量動態(tài)調(diào)節(jié)粒子數(shù)目，獲得目標(biāo)的平面位置信息

3、。仿真實(shí)驗(yàn)表明該融合算法具有較高的跟蹤準(zhǔn)確性。
　　 在機(jī)器人雙目測距方面，針對傳統(tǒng)的三角測距方法要求雙目攝像頭必須參數(shù)一致、例如焦距一致、主光軸平行等很難滿足的條件，提出改進(jìn)的測距方法。首先設(shè)定一個(gè)投影平面，將采集的圖像像素投影到該平面上，測量投影的寬度和高度，獲得改進(jìn)的測距方法參數(shù)，在實(shí)時(shí)跟蹤中利用檢測與跟蹤的目標(biāo)定位結(jié)果，計(jì)算出目標(biāo)的距離信息。
　　 根據(jù)目標(biāo)的位置、距離與速度信息制定了機(jī)器人追蹤運(yùn)動控制策略，在W