基于多传感器数据融合的目标跟踪问题研究

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1、基于多传感器数据融合的目标跟踪问题研究第1章绪论1.1问题的提出与研究意义智能机器人于上世纪八十年代开始蓬勃发展，技术革命的浪潮推动了机器视觉、智能控制、仿生学以及多传感器数据融合技术等在机器人上的应用，从而使智能机器人拥有更强的信息处理能力、决策控制能力、感知、学习、自适应能力等[1]。1986年，我国将智能机器人纳入国家高新技术自动化领域主题之中，大量科研人员投入到智能机器人的研究工作中，推动了该领域的快速发展[2]。智能机器人的发展前景广阔，其在军事、工业、家居服务等方面均有很高的应用价值，与其相关的理论和技术创新极具挑战性，是众多专家和技术人员的研究重点[3]。进入二十一世纪，伴随

2、着科技水平的提升，智能机器人的发展也越来越快，人们生活质量提高的同时人口老龄化问题也在加剧，对智能化服务的需求在日益增加，因此，服务机器人越来越被人们重视。从广义上说，服务机器人主要应用于服务业，是指除工业机器人之外的各种机器人[4]，按照工作环境可以分为室内服务机器人和室外服务机器人，例如清洁机器人、康复机器人、搬运机器人等[5]。由于服务机器人的种类繁多，应用广泛，在各行各业中均可看到它们的身影，其中助老机器人在老年人日常生活中起到了不可替代的作用；助残、康复机器人可以协助残疾人完成自身无法完成的动作；还有很多特制的服务机器人可以进行打扫卫生、控制家电、报时提醒、儿童教育等[6]。服务

3、机器人行业发展迅速，为人们的生活、学习、工作等方面提供了便利，越来越受到人们欢迎，可以预测，在未来的家庭生活及办公环境下，服务机器人将成为不可或缺的工具[7]。图1.1中(a)为家庭机器人Nao，是由法国研制的一款具备情感智商的人形机器人，它能完成一些复杂动作，具有语音功能，甚至可以随着音乐翩翩起舞，是目前被认为有机会产品化并进入一般家庭的机器人；图1.1(b)为本田公司发布的ASIMO机器人，这是世界上第一台会行动的娱乐机器人，它不光行走自如，还可以与人做一些简单的交流，如握手、挥手等；图1.1(c)为玛纽尔保洁机器人，它不光可以独自完成清扫任务，由于装置了红外传感器，在工作过程中还能够

4、自动躲避障碍物；图1.1(d)为医用手术机器人达芬奇，它主要由控制台和操作臂组成，特有的三维立体成像系统以及独特的远距离操作方式，大大提高了手术的精确性和平稳性；图1.1(e)为加州理工学院研发的机器人Cyclops，其身上装载的云台视觉系统可以模仿人类的头部运动，从而来进行视障辅助工作；图1.1(f)为日本东京大学研发的家庭服务机器人HRP-2[8]，它有着和人一样的体型，可以像人一样的站立行走，具有端茶、倒水、清洗茶具等功能。....1.2国内外研究现状现如今，目标跟踪技术发展已较为成熟，主要的跟踪方式有雷达跟踪、有源信号跟踪、人为跟踪和视觉跟踪[10]，与其相关的科研成果被广泛应用在

5、军事、工业、机器人等领域。其中，机器人的运动目标跟踪技术在机器人定位与导航、多机器人编队、办公服务、医疗手术以及军事探测等方面都有着非常重要的应用，已成为智能机器人领域的一个重要研究方向。视觉系统是移动机器人的重要组成部分，由于它具有非接触性和独立性等特点，被广泛应用到移动机器人跟踪技术中。视觉系统相当于机器人的双眼，可以像人眼一样获取三维信息，结合计算机处理技术对视频序列进行分析处理的过程就如同人的大脑对周围环境信息进行感知处理一样，基于视觉传感器的图像识别技术对移动机器人实现智能行驶具有极其深远的意义。视觉传感器在机器人上的应用大大提高了机器人的智能化水平，与其相关的图像处理技术、目标

6、检测识别技术以及对目标跟踪算法的研究成为机器人领域的研究热点[11,12]。20世纪70年代，英国的Marr教授提出了计算机视觉理论Marr视觉理论[13]，到了20世纪80年代中后期，计算机视觉领域涌现出许多新的理论方法，如主动视觉、视觉集成等[14]。九十年代由卡内基梅隆大学(CMU)研制的自主行驶汽车Navla，配有视觉系统[15]，该系统可以完成道路检测、目标跟踪、避障等任务。现如今，计算机视觉技术应用广泛，其对信息的大量获取能力及快速的处理能力，使其在视频监控、动态跟踪、城市安全以及科研教学等领域发挥着不可替代的作用。基于计算机视觉的目标检测与跟踪技术更是成为国内外研究人员关注及

7、研究的焦点，众多国家成立了专项小组或专业的研究团队对其进行深入研究，成果颇丰。.......第2章彩色运动目标的检测2.1引言运动目标检测的核心思想是将我们感兴趣的前景区域从背景中分离出来，从而提取运动目标的大小、位置和速度等基本信息。在目标检测过程中，由于机器人所处环境的不稳定性及自身运动带来的抖动均会对检测造成不良影响。单目视觉采集到的图像质量的好坏直接影响到目标检测与跟踪的效果，所以对采集到的图像进行色彩增强及去噪