【摘 要】
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目标跟踪是移动机器人的研究热点之一。本文对未知环境下运动目标跟踪进行了深入研究和实验验证。整个系统采用基于行为的移动机器人目标跟踪控制策略,将运动目标跟踪分为避
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目标跟踪是移动机器人的研究热点之一。本文对未知环境下运动目标跟踪进行了深入研究和实验验证。整个系统采用基于行为的移动机器人目标跟踪控制策略,将运动目标跟踪分为避障行为、寻找行为和跟踪行为。在避障行为中,首先建立了移动机器人的运动学模型,通过对移动机器人的研究,提出了基于强化学习的移动机器人控制策略,把Q学习算法和BP神经网络相结合,采用人工势场法来确定强化函数值,进而实现移动机器人在不确定环境下的避障任务。同时在底层电机控制方面,通过读取编码器数值,采用PID控制方法实现车轮速度闭环控制。在目标寻找行为模块中,采用了适合本课题实时性要求的图像预处理方法和目标识别算法。为了能够实现快速寻找目标,采用了摄像机漫游和机器人车体相协调的控制方式,并对摄像头的运动进行了规划。在目标跟踪行为中,本文利用扩展卡尔曼滤波预测目标运动参数,从而实现了跟踪更准确,控制更平滑。同时推导了图像上目标位置变化与云台控制摄像机转角之间的关系,转动云台,保证物体位于摄像机的视野范围之内。整个系统采用Visual C++ 6.0集成开发环境,编程实现各模块功能。实验结果说明机器人能完成任务要求,在满足实时性的前提下,能够实现避障、准确识别并跟踪目标。
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