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《哈尔滨工程大学》 2013年
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双目轮式移动机器人的运动物体跟踪研究

张广兴  
【摘要】:近年来随着计算机视觉技术和移动机器人技术的不断发展,研究者们越来越期望机器人具有如同人眼一样的视觉能力,去实现对场景的感知和理解。随着计算机视觉研究的深入,在二维图像中引入场景的三维信息,更有利于将运动目标跟踪广泛应用在机器人导航与定位、智能人机交互、虚拟现实、成像制导等领域。 本文主要将立体视觉技术与跟踪技术相结合,在双目移动机器人平台上完成对运动目标的三维实时跟踪。本文从双目摄像机标定,到立体匹配获取视差图,最后到运动目标提取与三维跟踪都进行了深入的研究。 本文在摄像机标定双平面法的基础上引入切向畸变,建立了更加完整的摄像机标定模型,提出了一种非线性优化的立体参数求解方法,减小了外参数误差的积累对计算精度的影响。研究了一种简便有效的有标定极线校正方法,为提高立体匹配的精度奠定了基础。基于灰度相似性的快速匹配法中引入盒子滤波方法,优化了SAD匹配代价计算过程;匹配中采用极线约束、唯一性约束和连续性约束,缩小了匹配的搜索范围;使用误差评估函数和BM快速匹配法选取最佳匹配点。最后通过和SMP匹配算法的对比实验,证明了本文方法的优势。 本文提出了一种自适应的彩色图像分割方法,能够快速准确地提取目标区域。研究了三维点线性和非线性计算方法,采用线性测距算法结合目标质点提取对目标实现三维测量,实验证明该方法鲁棒性强,计算效率高。提出基于双目移动机器人的三维跟踪方法,将卡尔曼滤波器作为运动估计器,引入机器人自身的运动信息和目标三维信息作为控制量,较准确地预测目标位置。将目标位置作为机器人运动的旋转量和直行量,能更好地跟踪运动目标并提高双目的测距精度。 最后分析了双目轮式移动机器人的硬件系统,设计了实时性较强的目标三维跟踪软件系统,采用标准编程语言和模块化设计使其具有较强的跨平台移植性。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP242;TP391.41

【参考文献】
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