本文關鍵詞：基于RGB-D傳感器的移動服務機器人功能軟件開發(fā)及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目標人跟蹤、交互識別等是移動服務機器人基本功能,在機場行李搬運、餐廳服務、導游服務等一類公共服務中,具有廣泛的應用�；谏疃纫曈X傳感器的移動機器人目標人跟蹤服務具有顯著的技術優(yōu)勢,本文圍繞公共場所復雜動態(tài)環(huán)境下機器人目標人跟蹤的需求,系統(tǒng)研究了高可靠跟蹤服務和交互識別功能軟件的設計與實現(xiàn)。移動服務機器人系統(tǒng)采用Turtlebot移動機器人硬件開發(fā)平臺和ROS(Robot Operating System)機器人操作系統(tǒng)軟件開發(fā)平臺,以RGB-D傳感器和激光雷達傳感器作為機器人感知途徑,利用OpenNI軟件接口和點云庫PCL實現(xiàn)跟蹤服務和交互識別功能軟件的開發(fā)。論文綜述了移動服務機器人相關研究和技術現(xiàn)狀,分析了公共場所復雜動態(tài)環(huán)境下系統(tǒng)功能需求,設計給出了系統(tǒng)框架和功能軟件架構。功能軟件包含三個模塊：目標人特征提取和檢測、目標人跟蹤、交互式避障跟蹤應用模塊。首先通過人體骨架提取和顏色直方圖特征提取完成目標人信息初始化,接著進行基于HOG特征的人體檢測。針對目標人跟蹤需求,提出融合多特征的目標人跟蹤方法,該方法將目標運動趨勢估計、目標區(qū)域顏色分布統(tǒng)計特征和目標區(qū)域形態(tài)特征三個通道的信息進行融合,提高了動態(tài)干擾情況下的跟蹤可靠性。接著論述了跟蹤過程中融合RGB-D傳感器和激光傳感器的動態(tài)窗口法避障策略、機器人轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)速的模糊PID控制策略,實現(xiàn)快速避障運動控制,同時設計了基于網(wǎng)絡和基于手勢的兩種人機交互接口,有效提高了移動機器人的智能化水平。最后通過設計的運動人體目標跟蹤實驗,避障實驗和人機交互實驗對移動服務機器人系統(tǒng)典型服務應用進行演示評估,驗證了本文方法的可靠性和實用性。
【關鍵詞】：移動服務機器人 RGB-D傳感器 人體檢測 目標人跟蹤 避障 人機交互
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242;TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 服務機器人交互式跟蹤研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 目標人檢測與跟蹤11-12
• 1.2.2 機器人避障運動控制12-13
• 1.2.3 人機交互接口13-14
• 1.3 存在的問題與難點14-15
• 1.4 論文章節(jié)安排15-17
• 第二章 移動服務機器人系統(tǒng)與功能軟件總體設計17-27
• 2.1 系統(tǒng)功能需求分析17
• 2.2 系統(tǒng)總體設計17-22
• 2.2.1 系統(tǒng)框架設計18-19
• 2.2.2 系統(tǒng)功能軟件架構設計19-22
• 2.3 系統(tǒng)開發(fā)與運行平臺22-25
• 2.3.1 硬件平臺資源22-24
• 2.3.2 軟件平臺資源24-25
• 2.4 本章小結25-27
• 第三章 面向跟蹤應用的RGB-D目標人特征提取與檢測27-39
• 3.1 目標人特征提取與檢測總體框架27-28
• 3.2 自動初始化目標人特征提取28-32
• 3.2.1 基于深度信息的目標人骨架提取28-30
• 3.2.2 目標人顏色直方圖特征提取30-32
• 3.3 RGB-D傳感器數(shù)據(jù)信息預處理32-33
• 3.3.1 統(tǒng)計離群值法去除噪聲點32-33
• 3.3.2 體素化網(wǎng)格法過濾點云數(shù)據(jù)33
• 3.4 基于HOG特征的人體檢測33-37
• 3.4.1 基于SVM的人體檢測34-35
• 3.4.2 基于PCL的人體檢測實現(xiàn)35-37
• 3.5 本章小結37-39
• 第四章 融合多特征的目標人跟蹤方法與功能軟件實現(xiàn)39-53
• 4.1 目標人跟蹤方法總體設計39-41
• 4.2 基于運動模型的相似度計算41-44
• 4.2.1 目標人運動模型建立41-42
• 4.2.2 粒子濾波預測人體位置42-43
• 4.2.3 運動模型相似度計算43-44
• 4.3 基于顏色特征的相似度計算44-45
• 4.4 基于HOG特征的相似度計算45
• 4.5 聯(lián)合似然數(shù)據(jù)關聯(lián)45-47
• 4.6 目標丟失情況下搜索策略47-48
• 4.7 實驗與結果分析48-52
• 4.7.1 目標人跟蹤情況下的實驗48-49
• 4.7.2 目標人丟失情況下的實驗49-51
• 4.7.3 目標人被遮擋情況下的實驗51-52
• 4.8 本章小結52-53
• 第五章 交互式避障在跟蹤過程中的應用53-67
• 5.1 交互式應用總體設計53-54
• 5.2 機器人避障與導航運動過程控制54-60
• 5.2.1 動態(tài)窗口法避障56-58
• 5.2.2 機器人運動控制58-60
• 5.3 人機交互應用60-66
• 5.3.1 基于網(wǎng)絡的交互應用61-63
• 5.3.2 手勢識別與控制63-66
• 5.4 本章小結66-67
• 第六章 系統(tǒng)開發(fā)與典型服務應用演示驗證67-75
• 6.1 實驗環(huán)境及系統(tǒng)組成67
• 6.2 移動服務機器人系統(tǒng)開發(fā)67-69
• 6.3 移動機器人機場行李搬運模擬實驗69-74
• 6.3.1 運動人體目標跟蹤實驗69-72
• 6.3.2 移動機器人避障實驗72-73
• 6.3.3 人機交互實驗73-74
• 6.4 本章小結74-75
• 第七章 總結與展望75-77
• 7.1 總結75
• 7.2 展望75-77
• 致謝77-79
• 參考文獻79-83
• 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和科研成果83

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 徐玉華;田尊華;張躍強;朱憲偉;張小虎;;自適應融合顏色和深度信息的人體輪廓跟蹤[J];自動化學報;2014年08期

2 胡春旭;熊梟;任慰;何頂新;;基于嵌入式系統(tǒng)的室內(nèi)移動機器人定位與導航[J];華中科技大學學報(自然科學版);2013年S1期

3 楊曉敏;張奇志;周亞麗;;基于Kinect深度信息的人體運動跟蹤算法[J];北京信息科技大學學報(自然科學版);2013年01期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王瑩;基于Kinect的Tri-tracking視頻跟蹤算法研究[D];大連理工大學;2012年

2 Syed Ghafoor Shah;基于立體視覺和三維激光掃描儀的無人機自主避障和導航技術研究[D];南京航空航天大學;2012年

  本文關鍵詞：基于RGB-D傳感器的移動服務機器人功能軟件開發(fā)及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：436308