文档介绍：摘要是移动机器人研究和工程应用的一个重要领域。随着计算机和机器人技术的不断发展,现代自引导车已经在工业制造、军事、民用、科学研究等许多方面得到了广泛应用。其中,目标的识别与跟踪是基于视觉导航的通过旋转云台进行调整或使用双目视觉进行图像拼接,实时性较差,观测物易丢失。基于超大广角的全方位视觉跟踪系统能够捕获环境半球域视场信息,这一独特优势能够避免旋转云台带来的图像信息的丢失,有利于泳醺佟⒍ㄎ缓偷己降氖迪帧S阊劬头是建立全方位视觉系统最有效的方法之一,具有视角广、体积较小等优点。鱼眼镜头视场角通常达到或超过龋褂玫ヒ痪低纺芄徊痘癜肭蛲枷瘢褂昧礁鲇阊劬低吩视觉跟踪系统通常需要进行大量的图像数据运算,但目前绝大多数视觉处理系统以图像采集卡加机或工作站为基本架构,无论在资源配置上还是体积上都是冗余和臃肿的,并且灵活性差、功耗大,不适合在纫贫教ㄉ鲜迪殖翟叵低场G度胧系统是一种高集成度、软硬件可裁减的应用平台,基于嵌入式系统架构的图像处理平台具有实用性高、体积小、易扩展、功耗低等优点。数字信号处理器魑R恢止能强大的微处理器,以其独特的设计架构目前已广泛应用在图像、语音、视频信号等需要进行大量高速运算的场合,在图像和语音处理领域中起着举足轻重的作用。本课题根据机器人视觉系统的特点,在借鉴酒谕枷翊砹煊虻某晒ττ玫基础上,针对车载图像处理系统运算量大、实时性要求高和系统资源有限的特点,提出了一种基于以:诵拇砥鞯那度胧浇饩龇桨浮Mü贏顶部设置一套寸鱼眼镜头和高分辨率彩色阆窕乖斓娜ǚ轿皇泳跸低忱瓷闳【低飞戏。半球域中的全部场景图像,在将目标识别算法、粒子滤波跟踪算法移植到片基础上,进行大量算法优化,实现了对奖甑淖远侗鹩胧凳备伲岣吡烁器对航标的抗遮挡能力,具有较高的实时性和鲁棒性。关键词:目标跟踪全方位视觉数字信号处理器W勇瞬ㄆ自引导车统的核心部分。普通移动机器人视觉跟踪器通常采用视角较小的普通镜头,当观测大角度物体时需能够一次获取整个空间的完整图像。
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第一章绪论帚一早殖化论文研究的意义及背景全方位视觉一次摄取的劝肭蛴蚴映≈械娜ú烤拔铮扌枭阆窕铺ń行转拍摄,从而简化了系统结构和图像拼接带来的计算量问题。这一特性十分有利于自引导车和移动机器人动态实时定位和导航的实现。目标跟踪是利用探测器阆嗷⒗状铩⒑焱獾所获得的运动目标量测,对目标的运动状态进行估计和跟踪的方法。机动目标跟踪理论需要综合运用随机统计决策、估值理论、最优化算法等现代信息处理技术跟踪目标运动轨迹。所涉及的问题是图像处理、信号分析、控制和模式识别的前沿问题,是当今国际上研究的热点。目标跟踪的应用领域十分广泛,主要领域有:弹道导弹防御、空防、空守攻击、海洋监视、战场监视以及空中交通管制等。无论在军事还是民用领域都具有重要的应用价值,因此,对目标跟踪问题进行理论和应用研究,具有重大的理论和实际意义。W勇瞬ㄆ髯魑1究翁獾暮诵乃惴ㄖ晃J泳醺偬峁┝艘恢钟行У慕饩龇桨浮K对解决非线性问题有很高的计算效率,同时也能够很好地解决目标遮挡问题。近年来,车载、机载跟踪系统在工业、军事、航天中应用的前景十分广泛,由于这种场合要求跟踪器具有体积小、精度高、实时性好、功耗低等特点。因此,,用于全景摄影。由于全方位视觉获取的图像具有较大的视野范围,使得这种视觉系统非常适合某些需要大视野的应用场合。国外的一批研究者在理论上对全方位视觉进行了大量的研究,同时在全方位视觉量测、图像畸变矫正和图像复原也进行了较深入的研究¨九十年代初,这种全方位视觉应用进入了移动机器人导航领域。本课题申请人曹作良教授留美期间曾获美国咀手献餮兄瞥鲆惶ㄈǚ轿皇泳醯己降淖远迳机器人,获美国国家专利ɡ牛篣;毓蠡窆课题资助自主开发目前,国内外在图像跟踪方面进行了大量的研究,美国、英国等国家开展了大量相关项目的研究。
自引导车目标跟踪器概述饕Q芯坑糜谡匠〖捌胀裼贸【敖屑嗫氐淖远悠道斫饧际酢C拦大学和大学研制的用于高速公路汽车上的实时视觉系统采用颜色、边缘和运动信息来识别和跟踪道路边界、车道和其它车辆等。大学研制的实时视觉监控系统是一个对人及其肢体行为进行实时处理的系统,它不仅能够检测和跟踪人体的运动,而且可以通过建立外观模型来实现多人的跟踪,还可以检测人是否携带物已开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究。美国麻省理工大学在运动物体的检测、识别与跟踪方国内开展相关研究工作己经多年,目前在民用领域,像视频监控、人脸识别、车辆识别等场合的应用研究较多,