雙目輪式移動機器人的運動物體跟蹤研究.pdf

1、近年來隨著計算機視覺技術(shù)和移動機器人技術(shù)的不斷發(fā)展,研究者們越來越期望機器人具有如同人眼一樣的視覺能力,去實現(xiàn)對場景的感知和理解。隨著計算機視覺研究的深入,在二維圖像中引入場景的三維信息,更有利于將運動目標(biāo)跟蹤廣泛應(yīng)用在機器人導(dǎo)航與定位、智能人機交互、虛擬現(xiàn)實、成像制導(dǎo)等領(lǐng)域。
　　本文主要將立體視覺技術(shù)與跟蹤技術(shù)相結(jié)合,在雙目移動機器人平臺上完成對運動目標(biāo)的三維實時跟蹤。本文從雙目攝像機標(biāo)定,到立體匹配獲取視差圖,最后到運動目標(biāo)

2、提取與三維跟蹤都進行了深入的研究。
　　本文在攝像機標(biāo)定雙平面法的基礎(chǔ)上引入切向畸變,建立了更加完整的攝像機標(biāo)定模型,提出了一種非線性優(yōu)化的立體參數(shù)求解方法,減小了外參數(shù)誤差的積累對計算精度的影響。研究了一種簡便有效的有標(biāo)定極線校正方法,為提高立體匹配的精度奠定了基礎(chǔ)。基于灰度相似性的快速匹配法中引入盒子濾波方法,優(yōu)化了SAD匹配代價計算過程;匹配中采用極線約束、唯一性約束和連續(xù)性約束,縮小了匹配的搜索范圍;使用誤差評估函數(shù)和BM

3、快速匹配法選取最佳匹配點。最后通過和SMP匹配算法的對比實驗,證明了本文方法的優(yōu)勢。
　　本文提出了一種自適應(yīng)的彩色圖像分割方法,能夠快速準(zhǔn)確地提取目標(biāo)區(qū)域。研究了三維點線性和非線性計算方法,采用線性測距算法結(jié)合目標(biāo)質(zhì)點提取對目標(biāo)實現(xiàn)三維測量,實驗證明該方法魯棒性強,計算效率高。提出基于雙目移動機器人的三維跟蹤方法,將卡爾曼濾波器作為運動估計器,引入機器人自身的運動信息和目標(biāo)三維信息作為控制量,較準(zhǔn)確地預(yù)測目標(biāo)位置。將目標(biāo)位置作為