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目标识别与跟踪在机器人研究领域占有及其重要的地位，机器人视觉跟踪技术被广泛地应用于国防建设，工业监控及数字医疗等诸多领域。本文在分析机器视觉跟踪理论和方法的基础上，研究基于单目视觉的视觉跟踪系统，着重讨论了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算子，并将该算子用于月标跟踪。针对SIFT特征匹配月标跟踪算法实时性差的问题，论文给出了一种SIFT与Camshift结合的目标跟踪算法。
通过本文的研究，取得如下研究成果：
(1)提出一种基于颜色块和尺度不变特征的实时特征提取方法。该方法分为色标定位和特征点定位两个过程，色标定位是通过检测目标的初始位置初始化跟踪目标颜色块，从而得出重心点的坐标，特征点定位是在色标定位的基础上，切出小图像并提取SIFT特征，获取目标坐标，为下一步的目标位姿测量提供基础。
(2)在局域特征匹配算法的基础上，研究了SIFT点特征与Camshift颜色特征相结合的目标跟踪算法，并将其应用于移动机器人，通过把目标的位置信息作为控制器输入的控制方法实现了机器人对单目标的跟踪。
(3)在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV编程实现了视觉跟踪的功能，并进行了跟踪仿真实验。试验结果说明本系统能够实时跟踪复杂背景中的单个运动目标，系统具有实际的工程应用价值。
课题得到国家863计划(2007AA04Z226)、北京市教育委员会科技计划面上项目（KM200810005016）和北京市教委科技创新平台项目(0020005466018)的资助。取得的研究成果具有一定的实用性，对移动机器人视觉跟踪技术，尤其是相关的导航系统设计与研究有一定的参考价值。