基于機器視覺的目標檢測定位與路徑控制方法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，移動機器人控制技術(shù)研究成為一個熱點。移動機器人技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應用于軍事、商場、醫(yī)院、家庭等領域，已經(jīng)走進人們的日常生活。定位技術(shù)是移動機器人的重要功能之一。而視覺能夠提供豐富的信息，視覺定位有較高的定位精度。本文主要研究了基于全局視覺的目標定位方法，在此基礎上對機器人小車進行路徑規(guī)劃與控制，利用運動目標跟蹤的結(jié)果作為反饋來控制機器人小車的運動。
　　首先，針對運動目標檢測中常用的兩種方法——幀間差分法與背景

2、相減法的缺點，提出了一種基于幀間差分法與基于高斯模型的背景相減法相結(jié)合的運動目標檢測方法，有效地結(jié)合了兩種方法的優(yōu)點，結(jié)合去陰影處理，提高了運動目標檢測的效果。
　　其次，針對傳統(tǒng)的基于CamShift算法的運動目標跟蹤方法的不足做出三點改進:利用運動目標檢測的結(jié)果作為運動跟蹤的輸入，實現(xiàn)了自動選取跟蹤目標的問題;利用動態(tài)擴展搜索窗口調(diào)整搜索窗口，解決機器人小車因瞬時速度過大而導致跟蹤失效的問題;將CamShift算法計算得到的顏

3、色直方圖與運動目標檢測所得區(qū)域的顏色直方圖作與運算，改進了其抗干擾能力差的問題。將改進的CamShift算法與Kalman濾波結(jié)合的跟蹤方法應用于機器人小車跟蹤，提高了目標跟蹤的效果，能夠?qū)崟r反饋機器人小車的位置信息。
　　然后通過從圖像像素坐標系到世界坐標系的轉(zhuǎn)換實現(xiàn)了對所用攝像頭的標定，實現(xiàn)了機器人小車的視覺定位。接著利用所獲得的視覺信息，將柵格法與A*路徑搜索算法相結(jié)合，為機器人小車規(guī)劃出有效、安全的路徑。
　　最后本