于昆昆， 于正林， 柳常清

（长春理工大学机电工程学院，长春130022）

0 引言

实时跟踪运动的目标是计算机视觉研究领域的一个重要组成部分，在日常生活，天文及国防科技中都被广泛应用。通常所用的跟踪算法是MeanShift算法、CamShift算法。MeanShift算法是一种利用梯度归零法迭代寻找局部数据密度最大值的方法。本文利用了MeanShift算法实时性好、利于跟踪的特点，并结合改进的PID控制算法实现了目标的追踪。PID参数的整定是PID算法改进的主要研究的内容，目前PID参数整定大多依靠经验，尤其是在做工程项目的时候。本文采用自适应性积分分离的PID算法，此算法不但充分利用了PID结构，而且相较于普通的积分分离的PID算法还使得PD到PID能够平滑过渡，从而更加有效灵活地控制系统。由于本实验台依靠俯仰和旋转两个方向的电机驱动，因此能够实现左右和俯仰及其复合方向上的追踪，并且是有色目标的追踪。

实验证明本实验台可以模拟简单跟踪场景，为运动分析提供有效的实验数据。

1 Meanshift算法及系统控制

为了更好地理解MeanShift算法，将一幅摄像图像建立成下面的模型。一副图像由一组二维空间中连续排列的像素点组成，则一个像素点可以由一个位置坐标向量（x，y）表示。在颜色空间中，一个像素点可以由一个颜色向量表示，比如在 HSV 颜色空间中，向量（h，s，v）可以表示一个像素点，其中h为色彩值，s为纯度值，v为明度值；同样在 RGB 空间中，向量（r，g，b）可以表示一个像素点，r为红色值，g为绿色值，b为蓝色值。现在将二维空间Q和颜色空间R合并成一个大于等于三维的空间，记为QR，其维数为二维空间和颜色空间之和。……