隨著機(jī)器人和人工智能的快速發(fā)展,智能機(jī)器人已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人相比,其對(duì)外界的感知能力強(qiáng),能在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下完成動(dòng)態(tài)、復(fù)雜、靈活、精細(xì)的作業(yè),具有巨大的研究及應(yīng)用價(jià)值。對(duì)于智能機(jī)器人而言,實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)跟隨是人機(jī)協(xié)作的前提和基礎(chǔ),對(duì)跟隨機(jī)器人的研究有著非常重要的研究?jī)r(jià)值。本文在分析目標(biāo)跟蹤算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出了基于RGB-D信息的移動(dòng)機(jī)器人人體目標(biāo)跟隨方法,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下人體目標(biāo)的跟隨。本文的主要工作如下:（1）針對(duì)傳統(tǒng)MeanShift算法由于窗口不能自適應(yīng)變化導(dǎo)致目標(biāo)跟偏甚至跟丟的問題,提出了一種窗口自適應(yīng)的MeanShift目標(biāo)跟蹤方法,通過深度圖像上的距離信息更新目標(biāo)的跟蹤窗口,采用主分量分析法聯(lián)合卡爾曼濾波器更新目標(biāo)的尺寸大小和方向。（2）針對(duì)窗口自適應(yīng)的MeanShift目標(biāo)跟蹤方法由于目標(biāo)遮擋或背景顏色相近導(dǎo)致目標(biāo)跟丟的問題,聯(lián)合圖像深度信息,提出了一種基于自適應(yīng)Kalman濾波的人體目標(biāo)跟蹤方法。通過移動(dòng)機(jī)器人與目標(biāo)之間的相對(duì)位置關(guān)系建立移動(dòng)機(jī)器人跟隨模型,并采用假設(shè)檢驗(yàn)的方式,引入自適應(yīng)參數(shù),設(shè)計(jì)自適應(yīng)卡爾曼濾波器,對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和估... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

（a）Kinect(RGB-D傳感器)（b）XtionPro(RGB-D傳感器)（c）RGB相機(jī)

（a）Gita行李箱機(jī)器人（b）路萌機(jī)器人（c）酷哇機(jī)器人Figure1-2.(a)Gitatrunkrobot,and(b)Loomorobot,and(c)COWAROBOT

核函數(shù)圖形

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]視覺目標(biāo)跟蹤方法研究綜述[J]. 葛寶義,左憲章,胡永江.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2018(08)
[2]基于優(yōu)化估計(jì)的深度圖像修復(fù)與誤差補(bǔ)償方法研究[J]. 李良福,鄒彬,周國(guó)良,王超,賀峻峰.  應(yīng)用光學(xué). 2018(01)
[3]錐套跟蹤的自適應(yīng)核窗口Meanshift算法[J]. 李旺靈,孫永榮,黃斌,朱云峰,吳雷.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(17)
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碩士論文
[1]基于RGB-D傳感器的地面移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D]. 張松.中北大學(xué) 2017
[2]基于粒子濾波的視頻目標(biāo)跟蹤方法研究[D]. 黃斌.電子科技大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3080585