智能机器人运动控制和目标跟踪

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计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法

计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法

计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法摘要:随着计算机视觉技术的迅猛发展,目标跟踪与运动估计成为了计算机视觉领域一个重要的研究方向。

目标跟踪是指在给定的视频序列中,通过对目标的连续观察和判断,实时地追踪目标的位置,运动估计则是通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。

本文将介绍目标跟踪与运动估计的基础概念、常用算法和应用领域,并讨论其挑战和发展趋势。

1.引言计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科,它将图像处理、模式识别和人工智能等知识相结合,旨在模拟人类的视觉系统,实现对图像和视频的理解和分析。

目标跟踪与运动估计是计算机视觉领域的一个重要方向,具有广泛的应用前景。

2.目标跟踪算法目标跟踪算法是指在给定的视频序列中,通过对目标的连续观察和判断,实时地追踪目标的位置。

常见的目标跟踪算法包括基于模板匹配的方法、基于特征匹配的方法、基于相关滤波的方法等。

这些算法利用了图像中目标的特征信息(如颜色、纹理、形状等)来判断目标的位置,并通过更新模型或特征来实现目标的连续跟踪。

3.运动估计算法运动估计是指通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。

常见的运动估计算法包括基于光流的方法、基于特征点匹配的方法、基于深度学习的方法等。

这些算法利用了图像序列中的像素或特征点之间的变化关系,预测目标的未来位置,进而实现对目标的运动估计。

4.应用领域目标跟踪与运动估计在很多领域有着广泛的应用,例如视频监控、交通管理、移动机器人、虚拟现实等。

在视频监控领域,目标跟踪与运动估计可以实时地追踪事件发生的位置和运动轨迹,提供重要的监控信息。

在交通管理领域,目标跟踪与运动估计可以预测交通流量和车辆轨迹,提供交通优化的参考。

在移动机器人领域,目标跟踪与运动估计可以实现对机器人的自主导航和动作控制。

在虚拟现实领域,目标跟踪与运动估计可以实现用户动作捕捉和虚拟对象的交互。

5.挑战和发展趋势目标跟踪与运动估计在实际应用中仍面临一些挑战,如目标形变、光照变化、遮挡等。

机器人自主导航与目标跟踪算法研究

机器人自主导航与目标跟踪算法研究

机器人自主导航与目标跟踪算法研究自主导航和目标跟踪是机器人领域研究的重要课题之一。

随着机器人技术的不断发展和应用的广泛推广,实现机器人的自主导航和目标跟踪能力对于提高机器人的智能化水平和应用领域的拓展具有重要意义。

本文将从机器人自主导航和目标跟踪算法的原理、方法和应用等方面进行研究和探讨。

一、机器人自主导航算法研究机器人自主导航是指机器人在不需要人为干预的情况下能够自主感知、自主决策和自主移动到指定的目标位置。

自主导航算法是实现机器人自主导航能力的关键。

1.1 环境感知:机器人在自主导航过程中需要能够感知环境信息,包括障碍物、地图信息、位置等。

常用的感知方法包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。

激光雷达可以提供精确的障碍物距离信息,摄像头可以获取环境中的图像信息。

1.2 地图构建:机器人需要具备地图构建的能力,能够将环境中的感知信息转化为地图信息。

常用的地图构建方法包括基于激光雷达的SLAM算法、基于视觉的SLAM算法等。

1.3 路径规划:机器人需要能够根据目标位置和环境信息生成合适的路径。

常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。

这些算法能够找到最优或近似最优的路径,使机器人能够快速且安全地到达目标位置。

1.4 运动控制:机器人需要能够通过运动控制实现自主导航。

运动控制算法可以根据机器人的特性和需求设计,包括速度控制、姿态控制等。

二、目标跟踪算法研究目标跟踪是指机器人能够自主追踪和识别环境中的目标对象,并能够实现实时的目标跟踪和定位。

目标跟踪算法是实现机器人目标跟踪能力的关键。

2.1 特征提取与匹配:目标跟踪算法首先需要提取目标的特征,如颜色、纹理、形状等。

然后通过特征匹配的方式将目标与背景进行区分。

2.2 运动估计:目标跟踪算法需要能够实时估计目标的运动状态,包括位置、速度等。

常用的运动估计方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。

2.3 跟踪算法:目标跟踪算法有多种实现方式,包括基于模板匹配的目标跟踪算法、基于相关滤波的目标跟踪算法、基于深度学习的目标跟踪算法等。

机器人学中的运动规划算法与路径跟踪控制方法分析

机器人学中的运动规划算法与路径跟踪控制方法分析

机器人学中的运动规划算法与路径跟踪控制方法分析导语:随着机器人技术的发展,机器人在各行各业中的应用越来越广泛。

为了使机器人能够准确、高效地执行任务,机器人学中的运动规划算法与路径跟踪控制方法成为了研究的热点之一。

本文将对机器人学中的运动规划算法与路径跟踪控制方法进行分析和探讨。

一、运动规划算法机器人的运动规划算法主要用于确定机器人在给定环境中的合适路径,使得机器人能够以最优的方式到达目标点。

以下介绍几种常见的运动规划算法。

1. 最短路径规划算法:最短路径规划算法是机器人学中最基本的算法之一。

它通过搜索算法(如Dijkstra算法和A*算法)来寻找一个到达目标的最短路径。

该算法适用于不考虑机器人的动力学约束的情况。

2. 全局路径规划算法:全局路径规划算法是考虑机器人动力学约束的一种算法。

其中,代表性的算法有D*算法和PRM算法。

这些算法在整个环境中搜索出一条合适的路径,并且考虑了机器人的动力学约束,以保证机器人能够平稳地到达目标。

3. 局部路径规划算法:局部路径规划算法是在机器人运动过程中进行的路径调整,以避免障碍物等因素的干扰。

著名的局部路径规划算法有势场法(Potential Field)和弹簧质点模型(Spring-Loaded Inverted Pendulum,SLIP)等。

这些算法通过在机器人周围产生合适的危险区域或力场,使机器人能够避开障碍物并保持平衡。

二、路径跟踪控制方法路径跟踪控制方法是机器人学中用于控制机器人沿着指定路径运动的一种方法。

以下介绍几种常见的路径跟踪控制方法。

1. 基础控制方法:基础控制方法主要包括比例-积分-微分(PID)控制和模糊控制。

PID控制通过根据当前误差与预设误差之间的差异来调整机器人的控制输出,以使机器人能够准确跟踪路径。

而模糊控制则采用模糊逻辑来处理控制问题,通过定义一系列模糊规则来实现路径跟踪。

2. 非线性控制方法:非线性控制方法是一种更高级的路径跟踪方法,其可以处理机器人非线性动力学模型和非线性约束。

移动机器人的导航与运动控制算法研究

移动机器人的导航与运动控制算法研究

移动机器人的导航与运动控制算法研究随着科技的快速发展,移动机器人已经成为现实生活中的一部分。

移动机器人的导航与运动控制算法的研究,对于实现机器人智能化、自主化以及高效性具有重要意义。

本文将对移动机器人导航与运动控制算法的研究进行探讨,并介绍目前主流的几种算法。

移动机器人的导航算法主要包括路径规划、环境感知和定位。

路径规划是机器人从当前位置到目标位置的路径选择,环境感知则是机器人通过传感器获取周围环境信息,以便更好地进行路径规划和避障,而定位则是机器人获取自身位置信息的过程。

在路径规划方面,A*算法是一种常用的搜索算法,它通过建立搜索树来找到最短路径。

A*算法的核心思想是同时考虑启发式函数和实际代价函数,以选择最佳路径。

此外,Dijkstra算法和D*算法也常用于路径规划。

Dijkstra算法通过计算节点之间的最短距离来确定路径,而D*算法则是在遇到环境变化时,可以通过增量式的方式进行路径更新。

在环境感知方面,移动机器人通常会配备各种传感器,如摄像头、激光雷达和超声波传感器等。

这些传感器可以帮助机器人感知周围的障碍物、地图等环境信息。

通过对环境信息的获取和处理,机器人可以根据目标位置和现实环境进行综合考虑,以便找到最佳路径。

定位是移动机器人导航算法的重要一环。

目前常用的定位方法包括惯性导航系统(INS)、全局定位系统(GPS)和视觉定位等。

INS通过测量机器人的线性加速度和角速度来估计其位置和姿态,而GPS则是通过接收卫星信号来获取机器人的经纬度信息。

视觉定位则是利用摄像头获取环境图像,通过图像处理和特征匹配来确定机器人的位置。

在运动控制方面,控制算法的设计主要涉及机器人的轨迹跟踪和姿态控制。

轨迹跟踪是指机器人按照指定的路径进行运动,并通过不断调整控制参数,使机器人能够更好地跟踪预定轨迹。

姿态控制则是指机器人根据期望姿态和当前实际姿态之间的差距,通过控制器进行调整,以使机器人能够保持稳定。

常见的轨迹跟踪算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。

《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》范文

《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》范文

《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的不断发展,移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。

其中,目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的关键技术之一。

本文旨在研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术,以提高机器人的智能化水平和应用范围。

二、研究背景及意义目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的重要技术之一。

在工业、军事、医疗、安防等领域,目标动态追踪技术都有着广泛的应用。

然而,传统的目标追踪方法往往存在算法复杂度高、实时性差、鲁棒性不足等问题。

因此,研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术,具有重要的理论和实践意义。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器,具有高性能、低功耗、易于集成等特点。

将其应用于移动机器人目标动态追踪中,可以有效地提高机器人的智能化水平和应用范围。

同时,通过对STM32的优化和改进,可以进一步提高机器人的实时性和鲁棒性,为机器人技术的进一步发展提供重要的技术支持。

三、相关技术及原理1. 移动机器人技术移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分,涉及到机械设计、电子技术、控制技术等多个领域。

移动机器人的运动控制主要通过控制器实现,其中STM32等微控制器是常用的控制器之一。

2. 目标追踪技术目标追踪技术是利用传感器和图像处理等技术,对目标进行检测、跟踪和识别的技术。

常用的目标追踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。

3. 基于STM32的目标追踪原理基于STM32的目标追踪原理主要包括传感器数据采集、图像处理和运动控制三个部分。

首先,通过传感器采集目标的位置和运动信息;其次,通过图像处理技术对目标进行检测和跟踪;最后,通过STM32控制器对机器人的运动进行控制,实现目标的动态追踪。

四、系统设计与实现1. 系统设计本系统主要由STM32控制器、摄像头、电机驱动器等部分组成。

机器人学领域中的运动学与轨迹规划

机器人学领域中的运动学与轨迹规划

机器人学领域中的运动学与轨迹规划机器人学是一门研究如何设计、制造和应用机器人的科学和技术。

机器人学领域中的运动学和轨迹规划是机器人学的核心内容之一。

一、运动学运动学是机器人学中研究机器人运动状态的学科,并且是一种描述机器人位置、速度和加速度等运动参数的方法。

一个完整的机器人都可以通过由多个关节组成的联动机构进行自由灵活的运动。

因此,了解每个关节的运动参数,包括角度、速度和加速度等,有助于更好地控制机器人的运动。

1. 机器人的运动学参数机器人的运动学参数包括关节角度、机器人的位姿和机器人工具端点的位姿等。

其中,各个关节的角度是决定机械臂位置的最基本的参数,机器人位姿描述机器人身体的位置、方向和姿态等信息,而机器人工具端点的位姿描述机器人工具的位置和方向信息。

了解这些运动学参数对于需要实现机器人的运动控制和规划非常重要。

机器人学家们研究如何控制和规划机器人的运动,以便机器人能够完成各种各样的任务,例如生产线上的组装、协作机器人之间的交互等。

2. 机器人的运动学模型机器人的运动学模型主要用于描述机器人的运动规律和动力学参数,包括机械结构参数、质量分布以及摩擦系数等。

运动学除了能够定义机器人的位置和运动规律外,还能够对机器人进行动力学仿真和运动规划,使机器人的控制更加精确和高效。

3. 常见的机器人运动学模型(1)PUMA模型PUMA模型是一种广泛应用于工业机器人的模型之一,其中PUMA的全称为:Programmable Universal Machine for Assembly,即用于装配的可编程通用机器。

PUMA机器人由5个自由度的旋转关节构成,使它能够沿x,y和z轴进行运动。

(2)SCARA模型SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)是一种广泛应用于装配和加工的机器人,具有三个旋转角度和一个平移自由度。

SCARA机器人通常用于精确的三维加工和装配任务,如内部器件装配、晶片制造等。

机器人的目标检测与跟踪

机器人的目标检测与跟踪

机器人的目标检测与跟踪随着科技的发展,机器人的应用范围越来越广泛。

在许多领域中,机器人的目标检测与跟踪能力起着至关重要的作用。

本文将就机器人的目标检测与跟踪进行探讨。

一、机器人的目标检测目标检测是机器人技术中的一个关键问题,它可以帮助机器人识别和定位所需追踪的目标物体。

目标检测技术在机器人足球比赛、无人驾驶车辆、安防监控等方面都有广泛的应用。

目前,主要的目标检测方法包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。

1. 传统的机器学习方法传统的机器学习方法通常基于计算机视觉中的特征提取和目标分类技术。

常见的特征提取算法有Haar特征、SIFT特征、HOG特征等。

通过提取目标物体的特征,再结合机器学习算法进行分类识别,能够实现目标的检测和定位。

2. 基于深度学习的方法近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的目标检测方法得到了广泛应用。

其中最为知名的是卷积神经网络(CNN)。

CNN通过多层卷积和池化操作,可以有效地提取图像特征,实现目标的检测和分类。

二、机器人的目标跟踪目标跟踪是机器人在目标检测的基础上,实现对目标物体运动轨迹的追踪。

目标跟踪是机器人导航、自动驾驶和智能监控等领域的核心技术。

1. 单目标跟踪单目标跟踪是指机器人追踪单个目标物体的运动轨迹。

常见的单目标跟踪方法有相关滤波、粒子滤波、卡尔曼滤波等。

这些方法通过分析目标物体的位置、速度和加速度等信息,实现对目标的实时跟踪。

2. 多目标跟踪多目标跟踪是指机器人同时追踪多个目标物体的运动轨迹。

多目标跟踪技术在智能监控、人员定位和无人机等领域有重要应用。

常见的多目标跟踪方法包括多目标卡尔曼滤波、多目标粒子滤波、多目标跟踪器等。

三、机器人目标检测与跟踪的挑战与应用尽管机器人的目标检测与跟踪技术取得了一定的进展,但仍存在一些挑战。

首先,复杂背景下的目标定位和跟踪难度较大。

其次,目标形状、尺寸和运动模式的变化对机器人的识别和跟踪造成困扰。

此外,光照变化和噪声干扰也会影响机器人的目标检测与跟踪性能。

机器人技术中的目标跟踪和行为识别

机器人技术中的目标跟踪和行为识别

机器人技术中的目标跟踪和行为识别随着科技的不断发展,机器人技术越来越成熟,而机器人的目标跟踪和行为识别技术则是其中重要的一环。

本文将从机器人的目标跟踪和行为识别的技术原理入手,探讨它们的应用和发展前景。

一、目标跟踪技术目标跟踪技术是指机器人在图像或视频中对指定目标进行跟踪和识别的技术。

目标跟踪技术通常包括两个主要步骤:目标检测和目标跟踪。

目标检测是指机器人在图像中自动识别目标,通过分析图像特征来确定目标的范围和位置。

目标检测技术在最近几年得到了迅猛发展,出现了许多基于深度学习的目标检测算法,例如RCNN、YOLO等。

目标跟踪是指机器人在检测到目标之后,不断地追踪目标的位置和运动轨迹,目的是为了实现对目标的追踪和跟踪,从而达到目标跟踪的目的。

目标跟踪技术是机器人技术中最为关键和核心的技术之一,主要应用于智能视频监控、自主导航、智能机器人等领域。

二、行为识别技术行为识别技术是指机器人对人类行为进行识别和分析的技术,该技术的主要目的是为了实现机器人与人类之间的交互和沟通。

行为识别技术通常涉及人类姿态估计、动作分类、行为识别、动作跟踪等相关领域。

在人类姿态估计方面,机器人可以通过分析人体关节的角度、位置和运动速度来预测人类的动作,从而实现姿态估计的目的。

动作分类则是通过对动作序列进行分类,判断人类的动作类型,例如行走、奔跑、跳跃等。

行为识别则是对人类的活动进行分类,判断人类的行为类型,例如工作、交流、休息等。

动作跟踪是指机器人根据人类的行为特征进行跟踪和追踪,从而实现对人类行为的实时监测。

三、目标跟踪和行为识别的应用目标跟踪和行为识别技术在现实生活中有着广泛的应用。

例如在智能视频监控方面,机器人可以通过目标跟踪技术对目标进行自动跟踪和识别,从而实现对危险区域和重要区域的24小时监控。

在自主导航方面,机器人可以通过目标跟踪技术对环境中的目标进行跟踪和识别,实现自主导航和规避障碍物的目的。

在智能机器人方面,目标跟踪和行为识别技术可以为机器人和人类之间的交互提供技术支持。

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XXXX大学《智能机器人》结课论文移动机器人对运动目标的检测跟踪方法学院(系):专业班级:学生学号:学生姓名:成绩:目录摘要 (1)0、引言 (1)1、运动目标检测方法 (1)1.1 运动目标图像HSI差值模型 (1)1.2 运动目标的自适应分割与提取 (2)2 运动目标的预测跟踪控制 (3)2.1 运动目标的定位 (3)2.2 运动目标的运动轨迹估计 (4)2.3 移动机器人运动控制策略 (6)3 结束语 (6)参考文献 (7)一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法摘要:从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。

给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS 差分模型,采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法,对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。

定义了一些运动目标的特征分析和计算 ,通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。

采用 Kalrnan 预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法,能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。

实验结果表明该方法有效。

关键词:改进的HIS 差分模型;Kahnan 滤波器;增量式跟踪控制策略。

0、引言运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术 ,一直是备受关注的研究热点之一。

在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。

由于光流场法的计算量大,不适合于实时性的要求。

对背景图像的帧问差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的特点,但帧问差分不能提出完整的运动目标,且场景中会出现大量噪声,如光线的强弱、运动目标的阴影等。

为此文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究,通过对传统帧间差分的改进,引入 HSI 差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点,在无背景图像条件下自动提取运动 目标区域。

采用 Kalman 滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测,建立移动机器人跟踪运动 目标的两步增量式跟踪控制策略,实现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。

实验结果表明该算法有效。

1、运动目标检测方法接近人跟对颜色感知的色调、饱和度和亮度属性 (H ,S ,I )模型更适合于图像识别处理。

因此,文中引入改进 型 HSI 帧差模型。

1.1 运动目标图像HSI 差值模型设移动机器人在某一位置采得的连续三帧图像序列 ()y x k ,f 1-,()y x f k ,,()y x f k ,1+根据仿人眼对色度的敏感系数比亮度要低,通过对图像色调H 、饱和度S 和亮度I 属性的敏感系数调整,将所得序列每一帧图像转换为更能突出移动目标的改进型HSI 图像()y x f i ,,如下式:()()()()}()()(){}(){1,,1,,,,y x ,H ,,,,,,+-='''==k k k i y x I y x S Y X I W Y X S W y x H W y x f i I i S i H i ................................................................(1) 其中:I S H W W W ,,,分别为设定 的色调、饱和度和亮度的敏感系数。

将通过公式(1)转化后的第k 与第是k-1帧图像差分,第k+1与第k 帧图像差分。

定义1 帧差分图像计算模型如下:()()()()()()(){}y x I y x I y x S y x S y x H y x H y x f k k k k k k d ,,,,,,,,,1111---'-''-''-'=.(2) ()()()()()()(){}y x I y x I y x S y x S y x H y x H y x f k k k k k k d ,,,,,,,,,1112'-''-''-'=+++ (3)其中:()y x f d ,1,()y x f d ,2为连续三帧图像序列的帧差分后的结果。

1、2 运动目标的自适应分割与提取定义 2 二次帧差分图像运算为:()()()()(){}y x Y y x Y y x Y y x f y x f Y I S H d d ,,),(,,y x ,12H =Θ=...................(4) 运算规则定义为:()()()(){}y x H y x H y x H y x H y x Y k k k k H ,,,,),(min ,11'-''-'=+-()()()()(){}y x S y x S y x S y x S y x Y k k k k S ,,,,,min ,11'-''-'=+-()()()()(){}y x I y x I y x I y x I y x Y k k k k I ,,,,,min ,11'-''-'=+-其中:Y(x,y)为相与运算所得结果 ,相与运算为对()y x f d ,1,()y x f d ,2两个帧差分图像的色度 H 、饱和度S 和亮度J 值取极小运算。

为了确定出两个帧差分图像结果()y x f d ,1,()y x f d ,2做相与运算结果所得区域,利用类间距与类内距之比作为最佳分割的目标函数确定出图像序列中的运动目标移动部分区域()y x Y m ,和背景区域。

2 运动目标的预测跟踪控制2.1 运动目标的定位① 计算跟踪运动目标区域的重心点的横坐标、纵坐标为:()()()()∑∑∑∑⊂⊂=RR O y x RO y x R x y x O y x xO m ,,,, ()()()()∑∑∑∑⊂⊂=RR O y x RO y x R y y x O y x yO m ,,,, .....................................(5) 其中:R O 为二值化图像中的确定要跟踪的运动目标区域。

② 计算跟踪运动目标区域的重心点的深度坐标值。

文中采用单摄像机近似小孔成像原理的测距方法,较精确地计算出深度距离z m 值。

实际中机器人摄像机采用的是正对前方的放置方式,高度已经测定为H ,焦距已经测定 为 f 。

如图 1所示。

C 图像原点D ()00,y xHB(x,y)图 1 小孔成像原理的测距示意图由图 1可得 ,C 是摄像机,O 是摄像机在地面上的投影,图像成像面中心点坐标为()00,y x D 运动目标重心点正下方的边缘点的三维立体坐标为()A A A Z Y X A ,,,该点在图像上 的投影点坐标为()B B Y X B ,。

则三角形 ACO 与三角形 CDB 相似,经过计算可以得出物体地面上的点与摄像机的水平距离z m 。

()0y Y H f m B z -⨯= ...............................(6) 其中:是摄像机成像像素的纵向物理尺寸,H 为摄像机与地面高度。

2.2 运动目标的运动轨迹估计文中采用 Kalman 滤波器(EKF)预估运动目标位置,建立移动机器人跟踪运动目标的控 制策略 。

运动目标的前/后/左/右移动可以通过其重心在图像上的左右平移和运动目标成像 的深度来反映,构造Klaman 滤波器时,设状态向量X(t)为: []Ty x t y t x t m t m t X )()()()()('∆'∆= 其中:)(t m x ,)(t m y 分别为t 时刻运动目标重心点A 在图像上方向和方向的位置; )(t x '∆,)(t y '∆分别为t 时刻运动目标A 点在x 方向和y 方向上的运动速率; t ∆为两个状态之间的采样时间间隔。

① 系统的状态方程:运动目标的跟踪过程可以用下面的时间线性状态方程描述:)()()()(t t t t X t t X ∆-+∆-Φ=ω,即:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∆-∆-∆-∆-+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∆-'∆∆-'∆∆-∆-•⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∆∆=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡'∆'∆)()()()()()()()(10000100010001)()()()(t t t t t t t t t t y t t x t t m t t m t t t y t x t m t m mx mx mx mx y x y x ωωωω (8)其中:)(t ω是状态误差,假定为零均值高斯噪声,取为⎣⎦T y x my mx t t t t t )()()()()('∆'∆=ωωωωω,其方差分别为:[]Tt t t t t t t )()()()()()()(625242322212ωωωωωωωσσσσσσσ=② 量测方程为:)()()()(t v t X t H t Y +=,即:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∆-∆-∆-∆-+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∆-'∆∆-'∆∆-∆-•⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∆∆=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡'∆'∆∆∆)()()()()()()()(1000010*******)()()()(t t t t t t t t t t y t t x t t m t t m t t t y t x t m t m y x my mx y x y x ωωωω (8)其中:v(t)为观测误差,假定为零均值高斯噪声,取为[]T my mx t v t v t v )()()(=,其方差分别为:[]Tv v v t t )()(2212σσσ=。

③ 初始条件确定:系统初始状态的确定,运动目标初始位置A 点为))0(),0((y x ,可实时检测计算得到第五帧时刻运动目标的重心点位置))0(),0((y x 作为初始A 点位置状态值;运动目标初始移动速率为))0(),0((y x '∆'∆,可以通过实时检测第二帧与第五帧的重心点位置变化和采样时间间隔t ∆之比计算得到,即初始 []Ty x y x X )0(),0(),0(),0()0('∆'∆=。

量测方程中的噪声协方差矩阵{}T t t E t R )()()(νν=,模型噪声的协方差矩阵{}T t t E t Q )()()(ωω=,估计误差协方差矩阵P(t),初始状态值Q ,R 和P(0)只需取不为零的矩阵。

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