基于视觉信息的移动机器人运动目标拦截系统研究

摘要

本文设计了一种基于视觉信息的移动机器人运动目标拦截系统，该系统的主要功能是利用轮式移动机器人对运动目标进行特定角度的拦截，这种基于移动机器人的运动目标拦截控制在服务机器人领域有着很高的潜在应用价值。经过对服务人员物品递送行为的仔细观察之后，本文制定了对运动目标进行特定角度拦截，尤其是正面拦截的策略。该控制方式具有一定的拟人性，其主要目的是为了让移动机器人对运动目标的拦截行为更加智能、更加精确。因此，这样一种运动目标拦截技术将在服务机器人领域和主动监控领域有着十分光明的应用前景。整个移动机器人运动目标拦截系统主要包括三个功能模块，它们是分别是:人脸主动检测与跟踪模块，运动目标状态估计模块和移动机器人拦截控制模块。首先，在机载云台摄像机的帮助下，人脸主动检测与跟踪模块可以完成目标识别和视觉信息反馈两项任务。接下来，通过云台摄像机得到的视觉信息将被用来对运动目标的状态进行估计，而目标运动趋势可以根据状态估计的结果进行有效预测，预测的结果对于提高目标拦截的准确性是十分有利的。被估计的目标状态包括深度信息和速度信息，其中，深度信息的估计是依靠本文设计的一种精确的人体检测算法和一些几何分析得到的，而速度信息则是将相应的视觉信息经扩展卡尔曼滤波原理计算得到的。
　　 本文设计了一个基于运动目标状态预测的移动机器人拦截控制器，该控制器可以有效地驱动轮式移动机器人完成对运动目标的特定角度拦截任务。需要指出的是，本文利用李雅普诺夫原理对该拦截系统的稳定性进行了证明。另外，考虑到在某些复杂环境下，基于视觉信息的运动目标状态估计的准确性往往不高这一问题，本文专门设计了一种基于儿何分析的运动目标拦截控制器，该控制器可以保证移动机器人在所处环境条件不理想时依旧能够有效地完成运动目标的特定角度拦截任务。对于移动机器人运动目标拦截控制系统中使用到的各项技术以及整个系统的运行效果，本文进行了相应的仿真和实验验证，且仿真和实验都是基于非完整约束移动机器人运动学模型完成的。仿真和实验结果展现了本文所设计的控制方案在运动目标特定角度拦截上的良好效果，也进一步证明了本文所设计的基于视觉信息的移动机器人运动目标拦截系统在未来的服务机器人控制领域有很好的应用前景。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

第一节 研究意义

第二节 研究现状

1．2．1 人脸检测与跟踪的研究现状

1．2．2 运动目标状态估计研究现状

1．2．3 移动机器人目标拦截技术研究现状

第三节 论文框架

第二章 人脸主动检测与跟踪系统

第一节 问题描述

第二节 基于Haar特征的人脸检测

2．2．1 Haar特征人脸检测算法

2．2．2 人脸检测实验结果

第三节 基于Camshift算法的人脸跟踪

2．3．1 Camshift算法人脸跟踪原理

2．3．2 Camshift算法目标跟踪实验结果

第四节 云台跟踪控制器设计

2．4．1 云台跟踪人脸问题描述

2．4．2 云台跟踪控制器设计原理

2．4．3 云台跟踪人脸实验结果

第五节 本章小结

第三章 运动目标的状态估计

第一节 问题描述

第二节 基于人体检测和几何信息的深度估计

3．2．1 基于HOG-LBP和边缘检测的精确人体检测算法

3．2．2 基于HOG-LBP和边缘检测的人体检测实验结果

3．2．3 基于几何关系的深度估计

第三节 基于运动学模型和Extended-Kalman滤波的速度估计

3．3．1 运动目标和移动机器人运动学模型分析

3．3．2 基于Extended-Kalman滤波的目标速度估计

3．3．3 目标速度估计实验结果

第四节 运动目标状态预测

第五节 本章小结

第四章 移动机器人目标拦截控制器设计

第一节 问题描述

第二节 基于状态估计和李雅普诺夫方法的拦截控制器设计

第三节 拦截系统稳定性分析

第四节 基于几何分析的运动目标拦截算法

第五节 运动目标拦截系统仿真与实验

4．5．1 基于状态估计和李雅普诺夫方法的拦截控制系统仿真

4．5．2 基于状态估计和李雅普诺夫方法的拦截控制系统实验

4．5．3 基于几何分析的运动目标拦截系统仿真

4．5．4 基于几何分析的运动目标拦截系统实验

第六节 本章小结

第五章 总结与展望

第一节 总结

第二节 展望

参考文献

致谢

个人简历、学术论文与研究成果