發(fā)布時(shí)間：2017-12-18 13:12

  本文關(guān)鍵詞：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

  更多相關(guān)文章： Xtion Pro live ROS HOD SVM 目標(biāo)跟蹤

【摘要】：隨著機(jī)器人技術(shù)的迅猛發(fā)展,人們對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的需求量將日益增加。無(wú)論是在軍需還是在民用中,地面移動(dòng)機(jī)器人都將扮演著越來(lái)越重要的角色,而智能化將是地面移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展趨勢(shì)。本文主要以ROS框架為基礎(chǔ),Xtion pro live RGB-D傳感器為機(jī)器人核心傳感器,Turtlebot2為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),針對(duì)地面移動(dòng)機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境下的視覺(jué)檢測(cè)與跟蹤做了相關(guān)研究,涉及到目標(biāo)特征提取,機(jī)器學(xué)習(xí),運(yùn)動(dòng)控制等。具體工作如下:首先通過(guò)查閱課題相關(guān)的論文和書(shū)籍,對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行介紹,包括目前最先進(jìn)的機(jī)器人以及機(jī)器人主要的傳感器和存在的一些問(wèn)題。其次對(duì)課題實(shí)驗(yàn)所需的軟硬件分別做了講解,其中包括ROS(機(jī)器人操作系統(tǒng)),PCL(點(diǎn)云庫(kù)),Xtion pro live(RGB-D傳感器)。詳細(xì)介紹了機(jī)器人進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的方法,即采用HOD算法提取人體正負(fù)樣本特征,將獲得的特征數(shù)據(jù)分類(lèi)保存。創(chuàng)建SVM分類(lèi)器,讀取正樣本的特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到檢測(cè)模型,再利用獲得的檢測(cè)模型檢測(cè)負(fù)樣本,得到精確度較高的檢測(cè)子,然后結(jié)合二維目標(biāo)RGB顏色直方圖識(shí)別出跟蹤目標(biāo),最后將檢測(cè)到的目標(biāo)位置發(fā)送給控制節(jié)點(diǎn)。在控制方面,首先通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)參數(shù),然后接收的移動(dòng)機(jī)器人線速度與角速度,計(jì)算出左輪與右路的速度,達(dá)到準(zhǔn)確跟蹤的目的。實(shí)驗(yàn)部分介紹實(shí)驗(yàn)的軟件系統(tǒng)平臺(tái)和移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái),在室內(nèi)對(duì)單目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤和多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤分別進(jìn)行試驗(yàn),獲得檢測(cè)跟蹤的實(shí)時(shí)圖像和數(shù)據(jù),并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)是;(1)將深度圖像特征提取與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合完成人體檢測(cè)的任務(wù)。(2)將視覺(jué)控制與機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)相結(jié)合完成目標(biāo)跟蹤的任務(wù)。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張偉;刁戰(zhàn)穎;;國(guó)外機(jī)器人技術(shù)最新發(fā)展概覽[J];中國(guó)安防;2016年06期

2 王軍良;張國(guó)斌;劉向平;;國(guó)外無(wú)人車(chē)和地面機(jī)器人發(fā)展計(jì)劃[J];國(guó)外坦克;2016年05期

3 張文前;;智能移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)狀及展望[J];電子技術(shù)與軟件工程;2016年08期

4 胡曉芳;;工業(yè)機(jī)器人的國(guó)內(nèi)外產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及相關(guān)技術(shù)研究[J];電子測(cè)試;2016年Z1期

5 裴志松;時(shí)兵;;智能機(jī)器人視覺(jué)障礙識(shí)別方法研究與仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2016年01期

6 孟明;楊方波;佘青山;孫曜;羅志增;;基于Kinect深度圖像信息的人體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2015年02期

7 李格格;沈建強(qiáng);;基于Kinect的目標(biāo)跟蹤與避障[J];江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年04期

8 劉麗;熊家新;徐鶴;蘇東楠;王丹丹;陳純;;差速輪式移動(dòng)機(jī)器人的定位導(dǎo)航算法[J];長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年04期

9 賀超;劉華平;孫富春;夏路易;韓崢;;采用Kinect的移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤與避障[J];智能系統(tǒng)學(xué)報(bào);2013年05期

10 徐雷;裴海龍;;人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法的研究與實(shí)現(xiàn)[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2010年04期

，

本文編號(hào)：1304276