显著性直方图模型的Camshift跟踪方法

针对在复杂背景下跟踪运动目标的要求,建立了目标的显著性直方图模型,提出了改进的连续自适应均值漂移(Camshift)跟踪方法。通过比较目标区与背景区的色调差异,计算目标不同色调等级的显著性值;基于加权的方式强化显著性色调在目标识别过程中的作用,弱化非显著性色调的作用,从而抑制背景区对目标识别的干扰。利用加权直方图模型反向投影,建立了跟踪图像的概率投影图,利用均值漂移方法完成目标跟踪任务。将该方法分别应用于标准测试库视频图像的跟踪以及实际运动目标的跟踪实验中并与传统方法进行了比较。结果显示,该方法能够利用显著性色调很好地将目标从背景中区分出来,在计算量增加不多、且满足电视跟踪系统实时性要求的情况下,提高了目标识别的准确性和稳定性,目标定位的最大偏差与被跟踪目标区的尺寸比小于25%,能够确保被跟踪目标不丢失。     

基于均值漂移算法的水下视频目标跟踪

鉴于水下的特殊环境,本文利用均值漂移算法对水下视频中的运动目标进行跟踪.首先对水下视频目标对象和候选目标对象分别建立RGB颜色分布加权直方图模型,将这两个模型进行匹配,匹配度用Bhattacharrya系数来表示,搜索出与目标最匹配的候选目标并且更新目标模型,依此类推,从而在视频序列中实现目标跟踪.仿真实验证明,基于均值漂移算法的目标跟踪能够克服水下视频环境中干扰运动目标跟踪的因素:水波、倒影、气泡、游泳池浮标的遮挡等,进一步与基于Kalman滤波器的水下目标跟踪相比(对比),目标跟踪结果表明本文所用的算法能够对水下这种复杂背景的运动目标进行稳定实时的跟踪.     

一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法

在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象.本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰.然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性.由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果.     

L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪

针对稀疏原型跟踪方法中未考虑正交模板系数的密集性的问题,本文提出一种L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪。首先,该方法建立基于L1-L2范数联合约束的目标表示模型,对PCA基模板系数和琐碎模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化约束,不仅提高了跟踪的准确性,而且保证了对目标遮挡的鲁棒性;其次,针对目标表示模型的优化问题,运用岭回归和软阈值收缩方法快速迭代求解PCA基模板系数和琐碎模板系数;最后以粒子滤波为框架,利用目标未被遮挡部分的重构误差和稀疏噪声项建立观测模型,并结合提出的L1-L2范数联合约束的算法实现目标跟踪。实验结果表明,与5个现有的跟踪算法相比,本文的跟踪算法具有更好的准确性和鲁棒性。     

基于单目视觉的移动机器人跟随

针对室外环境下移动机器人基于单目视觉对目标人实时跟随问题进行了研究,提出通过均值漂移算法对像平面目标的跟踪来实现目标定位。为了补偿摄像机运动造成目标在像平面的偏移,提出了以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,然后利用均值漂移算法获得最终位置;为了估计单目视觉下目标与机器人之间的距离,提出了一种借助于主颜色描述子和形状直方图的间接景深计算方法。室外实验表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂室外环境下对人的跟随。     

一种改进的均值移位红外目标跟踪算法

为了增强复杂背景条件下红外目标跟踪的稳健性,提出了一种改进的均值移位目标跟踪算法。该算法融合了均值移位的梯度匹配搜索策略的优势与基于特征分类跟踪算法强鲁棒性的优点,建立了灰度似然比加权的核直方图目标表征模型。模型中加入了目标与局部背景灰度特征的似然比作为原始核直方图的权值,应用该模型的均值移位算法能够进一步提高目标像素灰度的移位权重,有效抑制背景干扰,进而提高低对比度目标跟踪的稳健性。同时,基于跟踪复杂度估计提出了目标遮挡情况下的模型更新判别准则,提高了算法的自适应性能。实测红外目标跟踪实验表明了该算法简单、有效。     

一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法（英文）

在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象。本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰。然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性。由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果。     

均值漂移算法在无人机侦察目标图像跟踪中的研究

通过分析均值漂移算法及改进算法在无人机侦察目标图像跟踪中的应用,采用公式法及文献法对其进行研究。研究结果表明基本的均值漂移算法对比较简单的侦察目标图像跟踪有较多的优点,但对于比较复杂的侦察目标图像跟踪需要使用改进的均值漂移算法。该研究对无人机侦察目标图像跟踪有参考依据。     

利用图像边沿特征实现相关跟踪

介绍一种利用图像边沿特征实现图像相关跟踪的方法.从图像相关跟踪原理出发,通过对原始图像滤波、特征提取、相关函数及模板更新方法的改进,给出了实现特征相关跟踪的具体方法以及实验结果.利用目标图像边沿特征实现相关跟踪,解决了工程应用中相关跟踪算法存在的计算量大和跟踪目标易受背景影响的问题.此方法可直接利用数字图像的灰度特征,在低信噪比的情况下目标跟踪点漂移减小,目标跟踪能够较好地适应不同灰度分布的背景.使相关跟踪的性能得到了提高.     

多模式融合的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪中运动模型复杂,运动场景多变的情况,提出了一种多模式融合的目标跟踪算法.该算法选取目前广泛应用的mean-shift和粒子滤波算法分别跟踪目标,得到当前目标位置的候选值,并采用加权合成参考函数建立参考模板.然后,以侯选目标位置差异和参考模板为标准,确定目标的正确位置.最后,根据当前帧目标模板和参考模板的距离来决定是否更新模板.实验仿真结果表明,与单一的目标跟踪算法相比,本文算法的平均跟踪误差减小了一倍以上.假如参考模板更新错误,下一帧中仍能以67%的概率正确跟踪目标,连续3次模板更新之后,误更新的模板对目标跟踪的影响可以降低到10%以下,有效地降低了模板更新引起的跟踪错误和跟踪不稳定.     

改进的均值移位红外目标跟踪

提出了一种改进的均值移位红外目标跟踪算法,该算法融合了基于均值移位的梯度匹配搜索策略与基于特征分类的跟踪算法。以目标与局部背景灰度特征的似然比作为目标区域核直方图的权值,建立了改进的目标表征模型。以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导了应用该目标模型下移位向量的表达形式。同时,提出了基于跟踪复杂度估计的目标遮挡情况下的模型更新判别准则。实验结果表明,该算法能够提高目标像素灰度的移位权重,抑制背景干扰,对于低对比度红外目标的跟踪具有稳健的性能,在正确跟踪情况下平均Bhattacharyya系数保持在0.97以上。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制算法的研究

为解决轮式移动机器人平面运动控制问题,将平面几何理论应用于轨迹跟踪控制中。建立了机器人平面运动模型,并以此为基础研究了直线和圆弧的轨迹跟踪控制算法;提出了导航圆方法,将机器人实时位置信息和目标轨迹之间的角度偏差及位置偏差综合成一个角度,然后对该角度进行了PID调节;在实验中,将直线、圆弧轨迹跟踪算法实际运用于机器人的运动控制。研究结果表明,该算法能将机器人轨迹的偏差有效地控制在±1 cm以内。     

具有超前特性的移动机器人跟踪截获控制算法

针对移动机器人跟踪截获运动目标问题,本文提出了具有超前瞄准的跟踪截获控制算法。在已知直线恒速运动目标特性的情况下,推导出了直线跟踪截获目标的超前瞄准角的计算公式。在目标特性未知的情况下,提出了基于目标视线角的修正PD控制算法。仿真试验结果表明该方法与常规的基于目标视线角的方法比较,能有效地改善机器人跟踪特性,其跟踪轨迹平直,目标截获时间短。     

视频监控系统中的概率模型单目标跟踪框架

针对视频监控的特点与跟踪目标的强机动性,提出了一种新的基于概率模型的目标跟踪框架,从目标表观模型、系统动态模型以及系统观测模型3个方面对当前标准的粒子滤波目标跟踪方法进行了改进。首先,考虑人眼细胞的分布特点,基于人眼分布结构建立目标表观模型来提高跟踪系统抵抗局部遮挡的能力;然后,建立基于自适应目标运动的系统动态模型,提高跟踪算法对快速机动目标的鲁棒性;最后,采用实时更新的系统观测模型,有效避免目标在遇到遮挡、光照变化、剧烈变形等情况下发生的跟踪漂移现象。实验结果表明,本文算法的正确跟踪率可达98%;平均跟踪误差小于6个像元。实验证明本文算法在保证系统跟踪精度要求的同时,具有计算量小、抗干扰能力强等特点。     

非完整约束移动机器人CRAB-RRT轨迹规划

针对快速扩展树算法在多障碍环境搜索效率低、冗余节点多的问题，提出一种CRAB-RRT算法。该算法采用圆域概率偏向采样策略进行随机采样；将扩展树上节点分为2类，通过度量邻近点间对角线距离、历史路径成本和扩展角度的加权和，在有效邻近点集中选出高质量最近点；在新节点扩展中添加了目标引力分量，并根据环境障碍信息实现扩展步长自适应变化；经过对非完整约束移动机器人运动学模型的分析，提出了极限角约束，通过考虑受极限角约束的路径裁剪策略剔除冗余节点，利用三次B样条平滑方法平滑轨迹。通过数值仿真分析和实车实验，验证了CRAB-RRT算法的可行性、实用性与优越性，平滑后的路径更利于机器人跟踪，且适用于多障碍环境。     

操舵构型移动机器人局部路径规划与跟踪

在笛卡尔坐标系中推导了一种连续曲率曲线，通过对其曲率特性进行分析，得到仅由姿态角改变量确定的最大曲率常数与路径曲线最大曲率之间的关系，从而求解出曲线方程中的转向位置参数。针对该曲线在前轮操舵与驱动构型移动机器人局部路径规划与跟踪中的应用给出了控制参量求解算法，并利用该构型的实验样机进行了路径跟踪实验。实验结果表明，这种连续曲率曲线的使用能够提高移动机器人跟踪目标曲线路径的精度。     

特征点辅助的时空上下文目标跟踪与定位

针对动态目标跟踪中快速运动和目标遮挡而跟踪失败问题,提出了一种特征点辅助的时空上下文跟踪算法。首先提取目标特征点,通过特征点匹配和光流跟踪方法进行目标追踪,获得目标预估位置;其次,建立特征点变化率和时空上下文模型更新率关系模型,实时调控更新率,防止引入错误信息;最后,在预估位置区域内,构建局部上下文外观模型,计算与时空上下文模型的相关性获取置信图,进一步精确定位目标。算法在一组测试视频集中进行验证,相比目前4种主流算法(平均跟踪成功率最高为60%,平均跟踪误差最小为26.14 pixel),本算法综合性能达到最优,平均跟踪成功率为90%,平均跟踪误差为7.47 pixel,平均跟踪速率25.31 f/s。在双目视觉移动机器人平台上对随机运动目标进行跟踪实验,在背景干扰、遮挡、目标旋转和快速运动等组合情况下,跟踪成功率97.4%,跟踪距离平均相对误差为4.05%。     

Practical control of a rescue robot while maneuvering on uneven terrain

This paper presents the maneuvering stabilization method for the rescue robot. In general, the stability index such as center of mass (CoM), zero moment point (ZMP), moment height stability (MHS), and force angle (FA) measure during maneuvering can be used for the mobile manipulator. Among these stability indices, the appropriate stability index can be determined according to the target application. In this paper, the new rescue robot is introduced to accomplish various missions including the rescue and maneuver with a wounded person. The CoM as the stability index is determined due to relatively low closed-loop bandwidth of the tracked lower body for the rescue robot. Therefore, the maneuvering stability can be practically obtained by using the CoM tracking control method. Furthermore, the position-based motion control method using the closed-loop inverse kinematics (CLIK) algorithm is used for the HURCULES. To verify the effectiveness of the CoM tracking controller using the CLIK method, the experiments were conducted on a longitudinal slope and uneven terrain. Satisfactory performance of the maneuvering stabilization was obtained from the experimental results.