本文關(guān)鍵詞：基于視覺信息處理的移動(dòng)機(jī)器人旋轉(zhuǎn)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤研究　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著機(jī)器人科技的發(fā)展,現(xiàn)在機(jī)器人基本可以進(jìn)行較高難度的動(dòng)作,像隨時(shí)調(diào)轉(zhuǎn)方向、實(shí)時(shí)探測(cè)目標(biāo)、駐地旋轉(zhuǎn)等。但是,在地面崎嶇不平或者沙質(zhì)土壤的情況下,機(jī)器人極易出現(xiàn)檢測(cè)器和傳感器失敏的情況,這樣就會(huì)無法準(zhǔn)確的測(cè)算其旋轉(zhuǎn)行為能力。對(duì)于這些現(xiàn)象,筆者將采用視覺信息處理方式來進(jìn)一步探究機(jī)器人的旋轉(zhuǎn)行為和追蹤目標(biāo)能力。在機(jī)器人上安裝攝像頭,通過攝像頭采集相應(yīng)的信息,再借用通信網(wǎng)絡(luò)將采集的信息傳送到機(jī)器人內(nèi)部服務(wù)器;接著,行為人確定將要追蹤的目標(biāo),將選定的數(shù)據(jù)傳送給機(jī)器人的核心控制系統(tǒng);核心控制系統(tǒng)對(duì)旋轉(zhuǎn)角度以及目標(biāo)距離進(jìn)行快速計(jì)算,再將換算后的數(shù)據(jù)傳送給及其熱的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng),機(jī)器人便可以進(jìn)行相應(yīng)的行動(dòng)。本篇論文主要探討了兩方面內(nèi)容:第一個(gè)就是探討機(jī)器人旋轉(zhuǎn)的能力。首先在選用攝像頭時(shí),為了防止圖片變形情況的出現(xiàn),本文選用了黑白交錯(cuò)的方格對(duì)攝像頭進(jìn)行固定。然后,當(dāng)機(jī)器人進(jìn)行旋轉(zhuǎn)時(shí),會(huì)出現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)圖和旋轉(zhuǎn)圖,通過明確的距離長度來確定兩者圖的固定點(diǎn),再通過測(cè)量二者固定點(diǎn)之間的角度,便可以檢測(cè)出機(jī)器人的旋轉(zhuǎn)角度。本文探討的第二個(gè)內(nèi)容是研究機(jī)器人追蹤目標(biāo)的能力。全程測(cè)試中使用了TLD科學(xué)檢測(cè)技術(shù),一方面檢測(cè)了機(jī)器人在目標(biāo)物被掩蓋以及目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)時(shí)追蹤能力,最終得到了很好的結(jié)果;另一方面,控制機(jī)器人對(duì)路面上的隨意車輛進(jìn)行追蹤,最終結(jié)果是該機(jī)器人能夠?qū)Υ_定的目標(biāo)表進(jìn)行精確追蹤,完成要求。通過多種實(shí)驗(yàn)最終獲得了一些很好的結(jié)果:第一,在檢測(cè)機(jī)器人的旋轉(zhuǎn)角度時(shí),全程采用了SIFT科學(xué)技術(shù)。通過檢測(cè)發(fā)現(xiàn),機(jī)器人無論是先進(jìn)行平面移動(dòng)再進(jìn)行旋轉(zhuǎn)還是先進(jìn)行旋轉(zhuǎn)再進(jìn)行平面移動(dòng),所獲得的旋轉(zhuǎn)角度都是相同的,從而得到結(jié)論:平面移動(dòng)和旋轉(zhuǎn)行為的順序并不會(huì)引起旋轉(zhuǎn)角度的變化;通過對(duì)SIFT科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化,使得機(jī)器人控制系統(tǒng)的運(yùn)行速度增快了10倍;通過檢測(cè)出的機(jī)器人旋轉(zhuǎn)角度以及旋轉(zhuǎn)時(shí)間等數(shù)據(jù)便于計(jì)算出旋轉(zhuǎn)的角速度。第二,在檢測(cè)機(jī)器人的追蹤目標(biāo)能力時(shí),全程采用了TLD科學(xué)技術(shù),并且通過區(qū)域劃分、樣本精簡等方式來優(yōu)化TLD科學(xué)技術(shù),最終使得控制系統(tǒng)的運(yùn)行速度增快了2倍左右,即按照原科學(xué)方法處理每一幀圖像需要花費(fèi)70Ms,但是采用優(yōu)化后的科學(xué)技術(shù)僅花費(fèi)30Ms。通過均衡圖像精確度和花費(fèi)時(shí)間,最終采用了320*240區(qū)域的追蹤圖像。
[Abstract]:With the development of robot technology, the robot now basically high difficulty movement, like any direction, real-time detection, resident rotation. However, in the rough terrain or sandy soil under the condition of the robot, prone to detector and sensor desensitization, so it will not accurately measure the rotation behavior ability. For these phenomena, the rotational behavior and target tracking ability the author will use the visual information processing way to further explore the robot. The installation of cameras on the robot, collecting relevant information through the camera, and then use communication network to transmit the information to the robot internal server acquisition; then the behavior of the people will determine to track the target, will the selected data is transmitted to the robot core control system; the core control system of the rotating angle and the target distance for fast calculation Then, the converted data is transmitted to the heat and motion control system, the robot can act accordingly. This thesis mainly discusses two aspects: the first is to explore the ability of robot. First, in the selection of the camera, in order to prevent the deformation of the picture, the black and White Checkered the camera was fixed. Then, when the robot is rotated, standard map and rotation graph, to determine the fixed points between the two graphs through the clear distance between two fixed point and measuring angle by, can detect the rotation angle of the robot. This paper discusses the second aspects is the ability to study the robot target tracking. The TLD detection technology used in the whole scientific test, hand robot in target detection and target tracking motion masking ability, finally obtained A very good result; on the other hand, the control of robot on the road at the vehicle tracking, the end result is the robot can accurately track, to determine the target table to complete the requirements. In a variety of experiments to obtain some good results: first, the rotation angle detecting robot, full use of the SIFT of science and technology. Through the detection, whether it is the first mobile robot plane of rotation or rotation of plane movement, rotation angle obtained are the same, in order to get the conclusion: the plane movement and rotational behavior of the sequence and not change the rotation angle; through further optimization of SIFT science and technology the running speed of the robot control system is increased by 10 times; the robot rotation angle detected and rotation time data for calculating the angular velocity of rotation . second, in the target detection capability of robot, full use of TLD technology, and through the regional division, such as the reduced sample method to optimize the TLD of science and technology, finally makes the running speed control system is increased by about 2 times, which is in accordance with the original scientific method of processing every frame image takes 70Ms. But using the optimized technology only costs 30Ms. through a balanced image precision and time, the image tracking 320*240 region.

【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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1 周鑫;錢秋朦;葉永強(qiáng);王從慶;;改進(jìn)后的TLD視頻目標(biāo)跟蹤方法[J];中國圖象圖形學(xué)報(bào);2013年09期

2 高帆;吳國平;刑晨;馬麗;;TLD目標(biāo)跟蹤算法研究[J];電視技術(shù);2013年11期

3 包涵;黃學(xué)航;陸星家;;TLD目標(biāo)追蹤算法研究[J];寧波工程學(xué)院學(xué)報(bào);2012年01期

4 楊秋菊;肖雪梅;;基于改進(jìn)Canny特征點(diǎn)的SIFT算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2011年07期

5 朱齊丹;李科;蔡成濤;程甘霖;;采用改進(jìn)的尺度不變特征變換算法計(jì)算物體旋轉(zhuǎn)角度[J];光學(xué)精密工程;2011年07期

6 張曉兵;李明;白楊;;淺析視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展[J];北方交通;2010年11期

7 賈寧;馬壽峰;陳華;;一種基于地磁感應(yīng)的車型分類算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2010年04期

8 朱玉艷;尚振宏;康燕妮;來沛劍;尚晉霞;;角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)研究及進(jìn)展[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;2010年03期

9 徐文福;梁斌;李成;劉宇;;空間機(jī)器人捕獲非合作目標(biāo)的測(cè)量與規(guī)劃方法[J];機(jī)器人;2010年01期

10 楊曉敏;吳煒;卿粼波;華驊;何小海;;圖像特征點(diǎn)提取及匹配技術(shù)[J];光學(xué)精密工程;2009年09期

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3 張璐;基于印刷體數(shù)字SIFT特征的目標(biāo)識(shí)別[D];電子科技大學(xué);2013年

4 李穎;基于SIFT的圖像配準(zhǔn)及其應(yīng)用研究[D];中南民族大學(xué);2012年

5 吳夢(mèng)雯;基于Socket通信的衛(wèi)星通信地球站監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京郵電大學(xué);2012年

6 黃詩文;基于ffmpeg的高性能高清流媒體播放器軟件設(shè)計(jì)[D];浙江大學(xué);2012年

7 姚靜;攝像機(jī)標(biāo)定相關(guān)問題研究[D];南京理工大學(xué);2012年

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9 王彤;基于FFmpeg的H.264解碼器實(shí)現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：1441347