【摘要】：輪式倒立擺視覺機(jī)器人擁有視覺識別目標(biāo)的功能并可長時間跟蹤目標(biāo),在實(shí)際生活中有著廣泛的應(yīng)用前景。機(jī)器人可以用兩個共軸輪保持車身平衡、前進(jìn)、轉(zhuǎn)向,并利用車載的攝像頭獲取圖像序列在空間域中分離運(yùn)動對象,對連續(xù)時間中的目標(biāo)序列識別與跟蹤。本文自主開發(fā)了輪式倒立擺機(jī)器人平臺,并實(shí)現(xiàn)一種魯棒性好的視覺跟蹤系統(tǒng)。輪式倒立擺視覺機(jī)器人基于Beaglebone Black開發(fā)板設(shè)計而成,并擴(kuò)展大量的傳感器元件,包括MPU6050姿態(tài)傳感器、光電編碼器等。根據(jù)BeagleboneBlack自身嵌入式系統(tǒng)的實(shí)際情況,利用Beaglebone Black的PRU單元設(shè)計了運(yùn)動控制器,包括PD平衡、PI速度、PD轉(zhuǎn)向控制器,實(shí)現(xiàn)輪式倒立擺視覺機(jī)器人動態(tài)平衡、前進(jìn)以及轉(zhuǎn)向控制。利用一種基于核相關(guān)濾波的改進(jìn)Tracking-Learning-Detection(TLD)跟蹤算法,解決目標(biāo)跟蹤問題。利用基于空間上下文算法判斷跟蹤過程的異常狀態(tài),增強(qiáng)跟蹤效果。針對實(shí)際情況為視覺跟蹤系統(tǒng)設(shè)計了單目測距方法,并利用開源VLC和Opencv庫在PC機(jī)上完成視覺系統(tǒng)。PC機(jī)視覺系統(tǒng)將輪式倒立擺視覺機(jī)器人傳輸回來的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并將處理結(jié)果利用WIFI發(fā)送給輪式倒立擺視覺機(jī)器人。對于改進(jìn)的跟蹤算法進(jìn)行大量場景測試,證實(shí)算法的可用性,并對結(jié)果進(jìn)行分析。通過對軟硬件進(jìn)行整體調(diào)試,最終輪式倒立擺視覺機(jī)器人達(dá)到預(yù)期效果,完成設(shè)定的功能目標(biāo)。
[Abstract]:The wheeled inverted pendulum vision robot has the function of visual recognition and can track the target for a long time, so it has a wide application prospect in real life. The robot can use two coaxial wheels to keep the body balance, advance and turn, and use the camera of the vehicle to obtain the image sequence to separate the moving object in the space domain, and to recognize and track the target sequence in the continuous time. In this paper, a wheel inverted pendulum robot platform is developed and a robust visual tracking system is implemented. The wheeled inverted pendulum vision robot is designed based on the Beaglebone Black development board, and expands a large number of sensor elements, including MPU6050 attitude sensor, photoelectric encoder and so on. According to the actual situation of BeagleboneBlack embedded system, the motion controller is designed by using PRU unit of Beaglebone Black, including PD balance, PI speed, PD steering controller, to realize dynamic balance, forward and steering control of wheeled inverted pendulum visual robot. An improved Tracking-Learning-Detection (TLD) tracking algorithm based on kernel correlation filter is used to solve the target tracking problem. The abnormal state of tracking process is judged by spatial context algorithm, and the tracking effect is enhanced. A single visual measurement method is designed for the visual tracking system in view of the actual situation, and the image data transferred from the wheeled inverted pendulum vision robot is processed by the PC vision system on the PC computer using the open source VLC and Opencv library. The processing results are sent to the wheeled inverted pendulum vision robot using WIFI. A large number of scene tests on the improved tracking algorithm are carried out to verify the availability of the algorithm, and the results are analyzed. Through the overall debugging of software and hardware, the final wheeled inverted pendulum vision robot achieves the desired effect and accomplishes the set function goal.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2332604