基于双目视觉的机器人运动目标检测与定位

针对移动机器人自定位精度低的问题,提出了先由静止的工作机器人进行自定位,再对运动目标进行检测和定位的方法.基于HSV模型颜色特征,工作机器人分割出人工路标并进行自定位,利用帧间差分法将采集到的视频图像序列中相邻两帧作差分运算,提取出运动目标,并通过双目立体视觉视差原理计算出运动目标的绝对坐标,帮助运动目标完成定位.结果表明,该方法定位精度高于传统的移动机器人自定位的定位精度,且算法的实时性好,具有现实的研究意义.     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

基于DSP的运动目标检测与跟踪系统设计

运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统的重要组成部分,其主要功能为检测监控场景中的运动物体,分析其运动轨迹,为高级运动分析提供必要的信息.随着人们对社会安全水平和设备智能化程度要求的提高,运动目标检测与跟踪必将具有广泛的应用前景.针对实时运动目标检测与跟踪,提出了一种基于DSP的运动目标检测与跟踪系统的设计方案,给出了系统总体结构框图,分析了系统工作原理.实现了一种采用结合帧间差分和背景减除的运动物体检测方法,以及一种应用Kalman滤波的运动目标跟踪方法.同时,给出的实验结果表明,该系统能够检测并跟踪特定场合的运动目标.     

基于逆投影差分的移动机器人障碍物快速检测

移动机器人的障碍物快速检测是其导航、避障、轨迹跟踪的关键技术。目前多数传感器存在距离盲区以及异常尺度等问题,且现有算法大多计算复杂,难以满足实时性需求。为了改善这些问题,本文提出了一种基于环视逆投影差分的移动机器人障碍物快速检测与定位新方法。该方法以水平地面为参考平面,对移动机器人上环视系统中相邻视角相机拍摄的图像进行逆投影变换,再经图像差分得到逆投影差分图,图中像素值为零的点位于参考平面,反之则位于参考平面之外,经过阈值化、滤波后即可用来区分参考平面与非参考平面目标,实现其视场公共区域内障碍物的快速检测;同时以逆投影差分图为基础,通过像素坐标系到机器人自身坐标系的转换可获得目标相对于移动机器人精准的位置信息。在实际场景中对5 m范围内不同类型、大小、距离的障碍物进行测试,平均检测精度为97.3%,平均检测耗时为46 ms/帧,平均定位误差为1.1%。实验结果表明,本文方法能快速有效地检测和定位移动机器人附近的动、静态障碍物。     

基于运动图像序列的啤酒瓶凸性字符快速提取方法

运用基于动态图像序列的运动目标跟踪技术，结合图像边缘提取理论中的检测算子模板，提出了一种快速提取啤酒瓶凸性字符的方法：首先采用单个面阵CCD得到啤酒瓶字符的运动图像序列，然后利用背景在运动图像序列中的镜头突变性和出现的必然性，检测视频流中的背景帧，最后采用基于边缘检测的背景配准方法，得到运动图像和校正背景图像的差分图像，恢复出真正的运动物体(字符)．实验结果表明，该方法比现有的字符图像提取方法具有更好的抗噪性和实用性，加快了字符提取的速度，满足了在线检测的要求．     

基于水平集的多运动目标检测和分割

针对视频图像的运动分割问题，提出了一种基于水平集方法的多运动目标检测和分割新方法.通过一种基于帧间差分的算法,自动提取初始背景图像，并使用相减法，检测出当前图像中的运动像素.定义了一种新的基于差分图像的局部梯度、目标的方差和背景的方差的速度函数，得到了改进的分割曲线的演化方程，分割出不同的运动目标.在水平集的求解过程，设定了控制演化曲线最终停止在目标边界上的条件，得到了运动目标的边界.实验结果表明，与其他传统方法相比，该运动目标检测和分割方法更有效和具有更好的鲁棒性，能够正确地提取运动目标边界.     

基于小波变换与卡尔曼滤波的多目标跟踪

利用小波变换和卡尔曼滤波研究多目标检测与跟踪问题.采用小波三层分解原理,对图像进行去噪处理,得到的低频图像再进行背景差分运算,从而检测出运动目标.采用卡尔曼滤波先预测出目标在下一帧的位置,通过前后帧的目标位置计算半径值,结合k近邻算法在半径内采用k近邻数据关联,取与预测位置欧氏距离最短的点为目标在下一帧中出现的真实位置.通过MATLAB对实验进行仿真.结果表明,方法可有效提高多目标检测与跟踪的准确性和抗遮挡性.     

基于图像配准的动态场景运动目标检测算法

针对摄像机运动的动态场景下运动目标的检测问题,提出了基于Harris角点方根-算术均值距离配准的动态场景运动目标检测算法。首先将当前帧图像与前一帧图像进行配准,获取图像的全局运动参数;利用求得的运动参数对当前图像进行运动补偿;然后,将其与存储的前两帧图像进行帧差法,以获得运动目标的轮廓信息;以该运动目标区域为掩模,检测并定位该运动目标。实验结果表明,此算法能够较好的处理摄像机运动等动态场景情况下的运动目标定位问题,为运动目标的跟踪和识别奠定基础。     

摄像机运动下的动态目标检测与跟踪

研究摄像机运动情况下的运动目标检测和跟踪问题.给出了一种基于块匹配的背景运动补偿差分方法.将此算法和对称差分法结合,给出了一种动摄像机的运动目标跟踪方法,以复杂场景下的人为跟踪目标进行了实验.取得了不错的跟踪效果.实验结果表明,该方法不仅消除了摄像机运动给目标检测造成的影响,而且检测提取的目标比较完整.该方法实现了对运动目标的大角度跟踪,在单摄像机的视频监控系统中有一定的实用价值.     

基于均值背景与三帧差分的运动目标检测

为了实现对室外监控视频中人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标检测过程中容易出现"空洞"现象,提出了一种基于均值背景与三帧差分的运动目标检测算法.该算法通过将经均值背景建模得到的视频当前帧的背景加入到三帧差分中与视频当前帧和视频当前帧的下一帧分别进行邻间差分,避免了背景像素点对前景检测带来的影响,解决了三帧差分法在运动目标检测过程中存在的"空洞"问题.仿真结果表明,该算法在完整性和准确性方面要优于传统的运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现快速的运动目标提取.     

配置机械手的轮式移动机器人目标物体跟踪与抓取

针对配置机械手的室内轮式移动机器人目标物体识别、跟踪和抓取问题,采用一种目标物体识别和机器人定位的方法,利用一种基于模糊控制的轮式移动机器人视觉伺服跟踪控制的方法。针对机器人目标识别跟踪及抓取过程中受环境条件变化的影响,采用HSI颜色模型和基于阈值的区域分割的图像处理方法可以完成目标颜色物体的快速准确识别。基于云台摄像机角度信息的机器人小车目标定位方法和模糊控制理论,设计了模糊跟踪控制器,使机器人输出合适的线速度和角速度,能够实现机器人目标跟踪,使移动机器人趋近目标物体位置,并完成机械手目标物体抓取任务。仿真和实时实验结果表明：所设计的系统具有良好的目标物体识别、跟踪和准确抓取目标的能力。     

集控式足球机器人目标快速识别及定位

针对足球机器人视觉系统的实时性要求，研究了基于颜色的快速图像分割方法及综合运用动态窗口技术、移动网格技术、交叉线法确定物体质心技术在动态环境下对多个目标进行快速识别及定位。实验结果验证了算法的有效性。     

基于鱼眼镜头的全方位视觉系统的设计及实现

在对基于全方位视觉的移动机器人机动目标识别跟踪进行研究的基础上,建立了基于鱼眼镜头的全方位视觉图像的畸变矫正系统.该系统采用基于立方体投影模型来矫正畸变的鱼眼图像,并用基于立方体投影的鱼眼镜头图像畸变校正系统对鱼眼图像进行了畸变校正.实验结果表明采用以上方法能够有效的克服原始的鱼眼图像存在的几何变形,校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强.     

基于模板匹配的人脸识别跟踪方法研究

在对运动物体的实际追踪过程中,由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素,增加了动态目标跟踪的难度,所以用普通识别方法较难提取出目标特征,从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法,分析了基于方向梯度直方图(HOG)的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法,设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。     

一种特定问题多目标识别系统的设计

在图像多目标实时跟踪系统中,多目标的快速识别是至关重要的．采用多帧相差,将运动目标与静态背景分离;根据图像中亮度不同的区域,采用动态查表法选择阈值,进行二值化;对各个目标提取复杂度、长宽比、紧凑度、复数矩等具有良好不变性的特征;利用神经网络对多目标快速有效的识别．经过实践证明该方法识别准确,速度快,效率高．     

基于DSP的机器视觉系统设计与实现

针对机器人控制对视觉的实时性要求,设计了一种基于TMS320C6416图像处理平台的嵌入式机器人视觉系统.介绍了以VC 6.0开发的操作界面控制DSP对图像的采集、处理和目标识别,此后DSP把识别的结果传送给主机,从而为机器人手臂的轨迹规划提供目标物体信息.给出了系统的硬件、软件设计方案(包括PC机和DSP端的设计方法).     

基于终端滑模的移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性非完整约束移动机器人系统的轨迹跟踪问题。在运动学模型分析的基础上,利用非奇异终端滑模技术,提出了一种新的轨迹跟踪控制算法,该算法消除了传统滑模控制带来的奇异问题。基于后退方法的思想设计系统状态变量,将系统分解为低阶子系统处理,简化了控制律的设计。结合Lyapunov方法,证明了在该控制律作用下,对满足一定速度条件的期望轨迹,移动机器人完全能够实现轨迹跟踪。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一．为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测．实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值．     

基于RTM的自主服务机器人智能化分散控制

为提高智能服务机器人的服务质量及智能化水平,基于机器人技术中间件(robot technology middleware,RTM),对室内环境下的机器人定点物体传送任务及其相关技术进行了深入研究.首先,为了提高系统的稳定性及开发效率,建立功能模块集,并结合模糊树图与DS(Dempster-Shafer)证据理论实现模块的粒度划分;对于机器人定点物体传送过程中所面临的即时定位与地图创建问题,采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法完成底层栅格地图的创建,进而构造动态精简式混合地图,并利用记忆循迹规则实现机器人定点导航;通过改进的显著性区域提取算法实现对空间物体坐标的提取,并利用智能机械臂平台完成对物体的抓取及传送任务.以机器人移动平台和UR5机械臂为基础对设计系统进行实际测试,结果验证了所提分散控制方法的有效性和可行性.     

Robot motion control in mobile environment

With the problem of robot motion control in dynamic environment represented by mobile obstacles, working pieces and external mechanisms considered, a relevant control actions design procedure has been proposed to provide coordination of robot motions with respect to the moving external objects so that an extension of robot spatial motion techniques and active robotic strategies based on approaches of nonlinear control theory can be achieved.