赵德超， 彭 力

(江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡214122)

移动机器人实时目标跟踪系统设计与实现*

赵德超， 彭 力

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

针对单目视觉移动机器人目标跟踪的实时性和鲁棒性要求，提出了基于Kalman滤波器的改进Camshift算法检测和定位目标。将Kalman预测值作为目标初始位置，补偿摄像头和目标相对运动导致的目标在图像中的偏移。在系统“跟丢”后判断目标丢失的原因，根据原因自适应拓展搜索窗口作为Camshift算法的下一帧初始搜索窗口。为了验证改进算法的有效性，自主研制了一种应用该算法的履带式机器人实时目标跟踪系统。实验结果表明：该系统具有很好的鲁棒性和实时性。

目标跟踪； Camshift算法； Kalman滤波器； 搜索窗口

0 引 言

目前，基于视觉的目标跟踪机器人在灾区救援、火星探测、工业领域均具有很大应用前景[1～3]。移动目标跟踪算法有很多，然而目前很多算法是基于分离背景和目标的方式，如背景减除法[4]，但是若背景不断快速变化将导致目标跟踪丢失。Daniilidis K[5]提出了采用添加摄像头运动补偿的光流法，实现对背景的过滤，但算法实现复杂，计算量较大且精度受硬件结构的影响。因此，大多基于视觉的目标跟踪机器人利用基于颜色特征的目标跟踪算法[6，7]，如Bradski G R[8]提出了的 Camshift算法。但传统Camshift算法容易受到相似颜色背景干扰，目标快速移动导致跟踪丢失和目标丢失后系统可能会无法复原。文献[9，10]提出了多特征融合目标跟踪算法，抑制相似背景干扰。……