六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统.针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测.研究了基于KCF(Kernel ...     

机器人视觉动态目标跟踪的最优方案研究

机器人视觉导航是机器人系统研究的重要焦点性版块,通过对人类视觉的替代,机器人视觉导航确保了机器人在现实中发挥人类的效能,成为对应领域的重要劳动力。但是机器人视觉动态目标跟踪的实现难度比较大,需要突破的技术瓶颈也比较多,当前对此的解决方案比较多样化。本文主要关注于机器人视觉动态目标跟踪最优方案的问题,希望可以给予实际跟踪系统的构建提供参考。     

机器人一体机中运动目标跟踪研究

机器人一体机属于移动监控类机器人,在有限区域内,从不同角度实现运动目标的识别与跟踪、监控一体机的运动变化,以此来控制机器人的下一步行动;该系统允许操作员选取要跟踪的目标,实现从背景中检测出运动目标,并开始对运动目标进行实时跟踪;研究了静止背景和动态背景两种情形的实现方法,目的是在实际背景下能正确分割出运动目标,通过对运动目标平面运动的跟踪,根据坐标变化以及对坐标变化的姿态分析,得到正确识别结果,实现了对仿真机器人的基本运动控制,并以文本命令形式显示出来。     

机器人智能抓取未知目标位置深度识别仿真

针对当前机器人智能抓取未知目标位置识别方法未考虑目标轮廓图像特征融合,导致复杂环境中识别效果较差,定位误差较大,目标位置识别率较低的问题,提出机器人智能抓取未知目标位置深度识别方法.利用40层的深度残差网络识别模型检测未知目标,通过训练获取未知目标的类别属性信息后,随机确定抓取目标,并计算确定目标的当前图像特征,融合当...     

基于扰动观测器的抓取机器人轨迹跟踪控制方法研究

为避免抓取机器人转向角出现过度偏转的情况,实现对位移轨迹节点的准确跟踪与控制,针对基于扰动观测器的抓取机器人轨迹跟踪控制方法,设计扰动观测器元件,通过划分轨迹矢量取值区域的方式,求解估算函数表达式的具体数值,实现机器人运动模型的构建。根据力矩系数计算结果,推导机器人质心节点的跟踪特征,以此为基础,完善前馈控制原则,完成基于扰动观测器的抓取机器人轨迹跟踪控制方法的设计。对比实验结果：应用扰动观测器设备后,X轴、Y轴、Z轴方向上转向角偏转情况,虽然超过理想偏转标准,但并没有超过理想数值的10%,符合准确跟踪控制抓取机器人位移轨迹节点的实际应用需求。     

基于图像误差的机器人运动目标自适应跟踪

讨论了机械手运动目标跟踪问题，直接利用图像误差达到注视目的。利用手部摄像机于期望位置获取待跟踪物体图像，以此作为期望图像，而后可以对同为运动物体进行注视跟踪，使实时采样图像收敛于期望图像。     

超声波目标定位与跟踪系统在机器人中的应用

机器人目标定位是实现自主导航的关键问题之一。借助超声波测距原理,采用三边测量法,设计了一个超声波定位系统。该系统通过分析处理多个传感器的信息,得到目标物体的方位数据,并配合相应的控制系统和执行机构,实现机器人对单个目标物体的跟踪。同时为了修正声速,在系统中加入了温度补偿电路。     

基于自适应Kalman滤波的机器人运动目标跟踪算法

针对足球机器人比赛时的模型变化及其环境噪声先验估计不准确的问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的足球机器人视觉跟踪算法;该算法将一种基于减背景的运动目标识别的方法与自适应卡尔曼滤波跟踪模型进行结合,对背景进行实时更新,并通过形态学滤波去除残留的小区域,从而准确的识别运动目标,通过自适应的在线调整运动模型参数来保证模型预测值的准确性,进而提高了目标跟踪时的匹配效率,实现了目标的精准、迅速跟踪;通过实验证明,该算法是很有效的,具有推广价值.     

目标跟踪中辅助目标的选择、跟踪与更新

在目标的动态背景中存在有利于目标跟踪的信息.使用辅助目标来描述目标的动态背景,在跟踪目标的同时建立辅助目标与目标之间的运动依赖关系.用多个辅助目标预测目标的位置,将辅助目标预测结果与目标跟踪器预测结果融合得到目标位置.方法包括,利用辅助目标与目标之间的运动依赖关系和辅助目标自身跟踪精度的辅助目标选择方法;使用多个低精度辅助目标跟踪器获得良好的目标预测结果的辅助目标跟踪和目标预测方法;以及根据目标跟踪结果更新辅助目标跟踪参数的方法.辅助目标具有多样性和独立性.基于辅助目标的目标跟踪方法可以与其他目标跟踪器结合,具有推广泛化能力.实验结果表明,辅助目标在目标跟踪中发挥重要作用,与其他目标跟踪方法对比结果表明,有更好的鲁棒性和目标跟踪精度.