论文部分内容阅读
通信技术的发展日新月异,将无线通信技术应用于移动机器人控制日益展现出其独有的优势与巨大的潜力。另一方面,作为移动机器人领域的重要研究方向之一,机器人视觉在各个应用领域的作用日益凸显,而运动目标跟踪算法则是机器人视觉领域重要且富有挑战的研究课题。本文对复杂背景特别是动态背景下的目标跟踪算法做了相关研究,并结合Wi-Fi无线通信技术将其应用于移动机器人系统。首先搭建无线网络作为移动机器人目标跟踪系统的传输媒介,然后通过USB摄像头感知周围环境信息,以Wi-Fi无线网络为媒介,将目标跟踪算法应用于上位机系统,实现移动机器人对运动目标的自动跟踪。这个系统采用模块化设计,分别从硬件实验平台搭建、目标跟踪算法设计、整机调试与实验分析三方面开展相关工作,论文的主要工作和具体内容如下:首先,选择具有CMOS传感器的USB摄像头来采集视频信息,选择STC89C52RC作为主控芯片设计单片机最小系统电路,完成Wi-Fi无线传输模块、电源转换模块、电机驱动模块的设计;然后,将各模块搭建组合成完整的机器人硬件实验平台。其次,学习研究了目标跟踪算法所用到的基础理论,包括图像特征描述、光流法原理、压缩感知理论以及三种目标跟踪常用分类器模型:Boosting分类器、决策树分类器和朴素贝叶斯分类器。然后,针对动态背景下目标跟踪,对比研究了Online-MIL跟踪算法、基于TLD框架的跟踪算法以及CT跟踪算法。通过多组实验比较了三种跟踪算法的跟踪效果,给出了实验结果;重点针对后两种跟踪算法,通过5组不同参数的视频序列对两种算法的实时性、准确性进行了定量比较,最后给出了实验结论与分析。鉴于准确性与实时性两方面的考虑,决定选择CT目标跟踪算法应用于移动机器人平台。最后,基于Opencv开源计算机视觉库和C++、C#编程语言在VS2010编译环境下开发机器人目标跟踪上位机系统。针对单目摄像机无法感知与跟踪目标间距离的缺陷,提出了两种基于视觉的跟踪策略,使之在单目摄像机下能够对距离做出判断。结合移动机器人硬件平台对整个通信系统做了整机调试,并进行了实验验证与分析。