基于视觉引导的移动机器人目标跟踪系统研究

摘要

反恐战争已成为当今世界的热点问题，炸弹爆炸以其高杀伤力和破坏力成为恐怖主义活动的主要手段。当前排爆工作面临的主要问题是：采用传统的人工方式，危险性极高；为防止恐怖份子遥控引爆，排爆现场必须进行无线屏蔽，采用遥控式的排爆机器人将无法使用。本文在轮履式排爆机器人的基础上，研制了基于彩色图像的视觉导航系统，该系统能够有效地识别爆破目标并实施跟踪，引导机器人完成自主式排爆，很好地解决了上述问题。
　　本文采用了基于颜色特征的目标识别方法。该方法利用HSV色彩空间的色度单通道图像，建立目标区域的彩色直方图，利用反向投影算法得到刻画目标主体颜色概率分布的灰度图像。在该图像中，包含目标颜色的区域灰度值高，反之灰度值低。该方法实现了目标与背景的分割，通过实验验证了其对于目标的形变、旋转以及环境中光照强度的变化具有良好的鲁棒性。
　　在目标识别的基础上利用Mean Shift搜索算法进行目标定位。该算法基于Mean Shift向量的收敛性递归地寻找目标中心。在处理连续图像时，将每帧图像确定的目标位置设为下一帧图像 Mean Shift搜索的起始点，循环地使用该算法完成对目标的跟踪。采用Kalman滤波器改进了上述算法对快速移动目标的跟踪效果。提出了 Mean Shift搜索窗口半径的选择策略，可以有效避免跟踪目标的丢失。通过对符合系统实际使用情况的典型运动频率进行仿真，验证了选择策略的有效性。
　　应用上述目标识别和跟踪算法，搭建了移动机器人视觉导航系统。实现了机器人在行进过程中，对目标垂直和水平方向上的视觉伺服控制。根据实际应用对典型目标进行了目标导航实验，引导机器人到达指定位置完成排爆。实验证明该目标识别和跟踪算法的实时性和准确性符合系统设计要求。

目录

基于视觉引导的移动机器人目标跟踪系统研究

STUDY ON TARGET TRACKING SYSTEM OFMOBILE ROBOT BASED ON VISUAL GUIDANCE

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1课题背景及研究的目的和意义

1.2视觉伺服系统在机器人目标跟踪领域的研究现状

1.3基于视觉的目标识别与跟踪算法研究现状

1.4应用研究分析

1.5论文的主要内容

第2章基于HSV空间的目标识别

2.1 引言

2.2 彩色图像的统计学模型

2.3 三基原色模型及HSV空间

2.4 目标色彩特征的提取算法

2.5 目标识别实验

2.6 本章小结

第3章 基于Mean Shift 算法的目标跟踪

3.1 引言

3.2 Mean Shift算法理论

3.3 Mean Shift算法在目标跟踪中的应用

3.4 跟踪快速移动目标

3.5 仿真实验

3.6 本章小结

第4章 目标跟踪系统及实验

4.1 引言

4.2 目标跟踪系统构建

4.3 目标跟踪策略

4.4 系统实验

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

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致谢