基于双目视觉的移动机器人目标跟踪

摘要

本文的主要研究内容是控制研究版的智能MT-R移动机器人跟踪目标移动，控制的过程中将加拿大PointGreyResearch(PGR)公司的平行光轴双目视觉摄像机Bumblebee，安装在机器人上进行图像采集和视觉反馈。
　　 在目标识别时，主要采用基于颜色的识别方法。使用YUV彩色模型，先进行目标颜色采集选择目标，确定目标颜色阈值范围。在识别目标时，加载保存好的阈值，使用游程编码的方法对双目图像逐行游程，并进行图像处理，最终找出真实的目标。
　　 在摄像机的校正时，使用sift特征匹配方法进行双目匹配。对每个距离图像得到多对匹配点，然后根据几何三角原理，计算每个距离下目标与实际摄像机之间的平均距离。经过测量比较，确定实际距离与计算距离之间的线性关系。在目标跟踪时，立体匹配使用目标中心点计算距离，避免了判断哪些点在目标上，从而加快机器人反应速度。
　　 在机器人控制时，根据采集到的双目目标信息，和计算得到的目标距离进行控制。控制方法使用外环位置闭环，内环速度闭环的双闭环控制方式。在位置控制时，根据距离的远近，采用变速积分的策略改善控制效果。通过判断目标中心像素在图像中的位置，控制机器人左右转向。
　　 在移动机器人目标跟踪实现时，整体设计是先选择目标，记录阈值。再使用多线程的方式，在线实时采集图像，判断目标是否在视野范围内，计算目标信息，计算目标与机器人之间的距离，同时根据距离和目标在图像中的位置控制机器人的方向和速度。图像处理线程和机器人运动控制线程同时进行，最终取得了很好的跟踪效果。