基于双足机器人的物体定位及动态跟踪研究与实现

摘要

随着计算机、机械、电子、自动控制等技术的发展，机器人被加工、制造，并应用在各个领域，为各个国家的人民和军队都提供了巨大方便和保障。目前，具有类人属性的类人双足机器人作为智能机器人的一种被广泛研究。
　　类人双足机器人采用类似人双腿的行动方式，移动控制困难、稳定性低;机器视觉是机器人感知外界信息的主要方式，类似人的眼睛，将机器视觉与类人双足机器人的研究结合起来，实现类人双足机器人对运动目标的识别、定位和跟踪。
　　本文首先在针对类人双足机器人的硬件环境，设计和分析了基于嵌入式Linux的系统解决方案。接着，为实现类人双足机器人对目标的精确定位与跟踪，采用基于理想小孔成像模型的张正友标定算法对摄像机的参数进行标定，舍弃张正友畸变模型，采用布朗畸变模型对摄像机系统的畸变系数进行标定，利用得到的摄像机的标定参数对目标图像进行畸变矫正。然后，根据不同颜色空间的特性，将类人双足机器人摄像头采集到的RGB颜色空间图像转换为HSV格式图像，并采用区域生长算法对HSV格式中的目标进行识别。通过反向投影法获取颜色概率分布图，并通过色相概率分布函数求解目标图像的质心，用以目标轨迹跟踪过程。根据CamShift算法实现目标的跟踪过程，针对本系统，本论文对传统的CamShift算法需要手动获取初始搜索窗口的问题，提出了基于CamShift算法的类人双足机器人自动获取搜索窗口的实现。最后，本文将图像畸变矫正、目标识别和跟踪算法处理过程从常规的PC机系统转移至嵌入式Linux系统下进行执行，并根据实验中所用类人双足机器人的硬件特性，设计了基于单目视觉的测距模型和机器人跟踪策略，使机器人能够较精确的定位并完成目标跟踪任务。
　　通过实验，类人双足机器人将畸变矫正后的图片用以目标的识别和跟踪过程，并自动获取初始搜索窗口实现对目标运动轨迹的自动跟踪，同时，按照设计的单目视觉测距模型及机器人跟踪策略实现了对目标的机械跟踪。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题的研究背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 机器人研究现状

1．2．2 机器人视觉

1．2．3 目标识别和轨迹跟踪

1．3 论文研究目的和意义

1．4 本文研究内容和结构安排

1．4．1 本论文研究内容

1．4．2 本论文章节安排

第二章 系统总体方案设计

2．1 硬件平台

2．1．1 图像采集单元

2．1．2 双足机器人联动关节

2．1．3 舵机控制板

2．1．4 图像处理单元

2．1．5 主控单元

2．2 软件方案设计

2．2．1 嵌入式系统方案分析

2．2．2 软件总体方案设计

2．3 系统总体方案

2．4 本章小结

第三章 目标图像及测距参数提取

3．1 摄像机模型

3．1．1 理想摄像机成像模型

3．1．2 实际摄像机成像模型

3．1．3 摄像机内外参数模型

3．2 摄像机标定方法

3．2．1 内外参数标定

3．2．2 畸变的矫正

3．3 标定结果分析

3．4 本章小结

第四章 基于颜色的目标识别及实现

4．1 颜色空间

4．1．1 RGB颜色空间

4．1．2 HSV和HSI颜色空间

4．1．3 YUV颜色空间

4．2 图像分割

4．3 目标识别算法设计

4．3．1 离线固定阈值提取

4．3．2 区域生长算法

4．4 实验结果与分析

4．5 本章小结

第五章 目标轨迹跟踪算法及实现

5．1 目标轨迹跟踪算法选择

5．2 CamShift算法

5．2．1 均值漂移算法

5．2．2 反向投影算法

5．2．3 目标轨迹跟踪算法实现

5．3 CamShift算法改进

5．4 实验结果与分析

5．5 本章小结

第六章 机械跟踪及实现

6．1 单目视觉测距

6．2 测距结果分析

6．3 机械跟踪实现

6．4 系统性能测试

6．5 本章小结

结论与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果