全方位視覺移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤系統(tǒng).pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上基于視覺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)能夠較好地應(yīng)用于室內(nèi)外環(huán)境，而無需建立額外的輔助設(shè)施。傳統(tǒng)的基于視覺的目標(biāo)的跟蹤系統(tǒng)使用的鏡頭通常視角較小，當(dāng)觀測(cè)大角度范圍時(shí)需通過云臺(tái)旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)，這樣導(dǎo)致觀測(cè)的實(shí)時(shí)性差、觀測(cè)物易丟失。采用全方位視覺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)能夠捕獲環(huán)境半球域視場(chǎng)信息，這對(duì)視覺跟蹤技術(shù)具有重要意義。
　　 全方位視覺設(shè)備由于其特殊的光學(xué)成像機(jī)制，系統(tǒng)獲取的圖像存在嚴(yán)重的扭曲。因此，在將全方位視覺投入到真正的應(yīng)用之前，需要

2、從全方位圖像中恢復(fù)出所拍攝的景物信息。本文針對(duì)魚眼鏡頭獲取全方位視覺圖像的畸變校正算法進(jìn)行了研究。
　　 全方位視覺移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上有很多目標(biāo)跟蹤算法可以采用，每種算法都有最佳適應(yīng)環(huán)境。采用單一特征信息的跟蹤算法在復(fù)雜環(huán)境中往往失效。本文提出了一種綜合的目標(biāo)跟蹤算法，融合了目標(biāo)的多種特征信息。以基于概率的粒子濾波算法為核心，綜合了自適應(yīng)模板匹配算法、基于邊緣特征的主動(dòng)輪廓跟蹤算法和基于特征點(diǎn)的跟蹤算法，同時(shí)也對(duì)各種算法進(jìn)行了一定

3、地發(fā)展與創(chuàng)新。本方法采用了分布式體系結(jié)構(gòu)，粒子濾波算法構(gòu)成數(shù)據(jù)融合中心，其輸出用于指示其它三種并行算法的檢測(cè)范圍，三種算法的輸出又可以反饋給粒子濾波器進(jìn)行綜合跟蹤。這種體系結(jié)構(gòu)便于進(jìn)行程序的并行設(shè)計(jì)，在移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上能用多個(gè)硬件實(shí)現(xiàn)，提高跟蹤的實(shí)時(shí)性。這種綜合算法也可以對(duì)每種算法單獨(dú)控制，在特定環(huán)境下采用最合適的算法或某種組合?？梢钥朔Ｗ訛V波定位不準(zhǔn)、隨機(jī)性較大及另外三種算法計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種組合了多種跟蹤