機(jī)器人視覺導(dǎo)航研究現(xiàn)狀的分析和聲納、PSD傳感器在機(jī)器人當(dāng)中的應(yīng)用介紹
資料介紹
1運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法可以分為靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目
標(biāo)檢測(cè)。靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是指攝像機(jī)在整個(gè)監(jiān)視過程是靜止的:動(dòng)態(tài)
背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是指在監(jiān)視過程中攝像機(jī)發(fā)生了移動(dòng),如平動(dòng)、旋轉(zhuǎn)或多自由
度運(yùn)動(dòng)。
靜態(tài)背景下常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法有:
?。?)瞬時(shí)差分法【10】【l】J:瞬時(shí)差分法是在連續(xù)的圖像序列中兩個(gè)或三個(gè)相鄰
幀間,采用基于像素的幀間差分并閾值化來提取出圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域。
?。?)背景減除法【12】:背景減除方法是目前目標(biāo)檢測(cè)中最常用的方法之一,
它利用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測(cè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域。該方法一般能夠提供完整
的特征數(shù)據(jù),但對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的變化,如光照和外來無關(guān)事件的干擾特別敏感。
?。?)光流法【13‘15】:光流法根據(jù)連續(xù)的幾幀圖像計(jì)算各像素運(yùn)動(dòng)的大小和方
向,利用運(yùn)動(dòng)場(chǎng)區(qū)分背景和運(yùn)動(dòng)對(duì)象。光流法的主要優(yōu)點(diǎn)在于能夠檢測(cè)出獨(dú)立
的運(yùn)動(dòng)對(duì)象,而不需預(yù)知場(chǎng)景的任何信息;缺點(diǎn)是大多數(shù)光流方法的計(jì)算比較
復(fù)雜,且抗噪性能差,如果沒有特定的硬件支持,一般很難用于序列圖像中運(yùn)
動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)性操作。
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)還有一些其它的方法,如Friendman與Russel利用擴(kuò)展的EM
算法為每個(gè)像素建立了混合高斯分布模型,該模型可以自動(dòng)更新,并能自適應(yīng)
地將每個(gè)像素分類為背景、影子或運(yùn)動(dòng)前景,在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度緩慢的情況下亦
能較好地完成運(yùn)動(dòng)區(qū)域的分割,并可以有效地消除影子的影響。動(dòng)態(tài)背景下的
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)由于目標(biāo)與攝像機(jī)之間存在著復(fù)雜的相對(duì)運(yùn)動(dòng),所以檢測(cè)算法要
比靜態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法復(fù)雜的多。常用的動(dòng)態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
算法有塊匹配法、光流估計(jì)法、圖像匹配法以及全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)法等。
l。2。2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是確定同一物體在圖像序列不同幀中位置的過程,當(dāng)運(yùn)動(dòng)物
體被正確檢測(cè)出來時(shí),跟蹤等價(jià)于在連續(xù)的圖像幀間創(chuàng)建基于位置、速度、形
狀、紋理、色彩等有關(guān)特征的對(duì)應(yīng)匹配問題。目標(biāo)跟蹤的主要工作就是選擇好
山東大學(xué)碩士學(xué)位論文
的目標(biāo)特征和采用適當(dāng)?shù)乃阉鞣椒?。根?jù)匹配原理,把現(xiàn)有的跟蹤方法分為基
于模型、區(qū)域、特征以及活動(dòng)輪廓的跟蹤。
?。?)基于模型的跟蹤
基于模型的跟蹤是通過一定的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)所跟蹤目標(biāo)建立模型,然后通過
匹配跟蹤目標(biāo),并實(shí)時(shí)更新模型。
?。?)基于特征的跟蹤
基于特征的跟蹤是指根據(jù)目標(biāo)特征利用某種匹配算法在圖像序列中尋找目
標(biāo),進(jìn)而跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該算法通常包括特征提取、特征匹配以及計(jì)算運(yùn)動(dòng)信
息三個(gè)過程。
?。?)基于區(qū)域的跟蹤
基于區(qū)域的跟蹤算法基本思想是:把預(yù)先提取的運(yùn)動(dòng)區(qū)域作為匹配的目標(biāo)
模板,設(shè)定一個(gè)匹配度量,然后在下一幀圖像中匹配搜索目標(biāo)圖像,把度量取
極值時(shí)的位置判定為最佳匹配點(diǎn)。
?。?)基于活動(dòng)輪廓的跟蹤
基于活動(dòng)輪廓的跟蹤方法是利用一條封閉的參數(shù)化曲線來表達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪
廓,在由圖像構(gòu)造的特征場(chǎng)中通過極小化以曲線函數(shù)為參數(shù)的能量來進(jìn)行動(dòng)態(tài)
迭代,使得該輪廓能夠自動(dòng)連續(xù)更新。
1.2.3機(jī)器人視覺導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
近年來,機(jī)器視覺理論與技術(shù)有了迅速發(fā)展,視頻設(shè)備及計(jì)算機(jī)硬件運(yùn)行
速度也得到了很大提高,很大程度上加快了視覺導(dǎo)航的研究進(jìn)程。
Martin Marietta公司開發(fā)的Alvin在1986年進(jìn)行首次道路跟蹤演示,完
成了避障任務(wù)。Camegie.Mellon大學(xué)開發(fā)的Navalab最有特色,它的視覺系統(tǒng)
研究較為深入,其中的SCARF(Supervised Classification Applied to Road Finding)
視覺系統(tǒng)采用了彩色模型分類和基于模型的Hough變換投票表決的方法,結(jié)合
一個(gè)掃描景物的距離圖像數(shù)據(jù),可以獲得可靠的導(dǎo)航性能。Trahaniastl61利用視
覺探測(cè)陸標(biāo)來完成機(jī)器人導(dǎo)航,其中陸標(biāo)不是事先定義的人工陸標(biāo),而是在學(xué)
習(xí)階段自動(dòng)抽取的自然陸標(biāo)。Torii【171通過處理視覺信息選擇機(jī)器人行走基準(zhǔn)
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