移动机器人的运动目标跟踪技术研究

2022-09-10

人们在对环境的识别和感知过程中, 眼睛看到的是最为直观清楚的, 视觉捕获的信息占有很重要比例, 视觉是人类捕获信息的重要组成部分, 它由一系列的流程组成的, 包括有信息图片的采集, 传递, 处理等等。运动目标跟踪技术对于机器人来说就像是人类的眼睛一样, 是捕捉外界信息不可缺少的重要部分, 他也同样由图像收集, 算法处理, 给出行为控制指令等一系列流程组成, 关键技术在于对收集到的图像信息进行处理并做出相应的精准指令。

一、运动目标跟踪技术的主要过程

运动目标跟踪技术主要包括以下几个过程阶段:第一个阶段, 通过扫描检测得目标的相关特征;第二个阶段, 能够分析得到目标的主要特点;第三个阶段, 对确定成功的目标进行跟踪;第四个阶段;做出相应的指令。这四个主要阶段都是紧密联系, 缺一不可。其中, 第一第二阶段都是需要在机器人中预存相关的匹配数据, 这样才能完成后续的目标确认以及匹配, 而对于目标的跟踪以及做出相应指令是在识别到目标特征并成功匹配后的进一步动作。目标跟踪技术研究是一个新型的学科研究方向, 它包含了图像处理、人工智能、控制识别等技术领域, 因此准确的算法是重中之重。下面简要的阐述下运动目标跟踪的几个主要算法。

二、运动目标跟踪技术的算法研究

(1) 基于区域跟踪法。基于区域跟踪法, 实际上首先要获得捕捉目标区域的信息, 需要在不同的时间段对目标区域进行匹配, 对目标的移动速度进行预估, 这样的跟踪方法就要求点对点对应, 处理起来相对比较消耗时间, 目标区域的信息量也相对较大, 在一些非刚性物体移动式, 有时还无法捕捉到实际的边界, 不过可以增加算法的鲁棒性。这种算法对于非刚性物体和刚性物体都适用。 (2) 基于轮廓跟踪法。基于轮廓跟踪法, 顾名思义就是将目标的边界轮廓作为匹配模板, 在收集的图像信息中匹配跟踪目标的边缘轮廓进行跟踪, 匹配模板可以持续自动更新。比如Paragios和Deriche是利用短线程的移动轮廓与理论结合, 就能实现在图像中的检测并且可以实现多个目标同时跟踪。基于轮廓跟踪法比基于区域跟踪法计算量要小很多, 而且匹配效果更好。在进行算法之前, 应该把每个目标物都分开, 是为了有效解决目标跟踪物被遮挡的问题。 (3) 基于特征跟踪法。基于特征跟踪法最关键的是图像特征的量化以及参考点的标准化, 把图像转化到另一个坐标系下, 然后对其参数, 包括亮度, 大小和方向变化等做处理, 由此得出一个或者多个特征模型。这种算法的主要特点就是只跟踪一组目标的不变的特征, 不跟踪整个运动区域, 这种方法有个优点, 就是即使目标被遮挡一部分区域, 只要能跟踪到特征点, 那都能够跟踪到目标。基于特征跟踪发对特征点的选取有很多要求, 首先对光的亮度, 周围环境, 运动方向等都应该不敏感, 选取特征点是这个方法的重中之重。 (4) 基于模板跟踪法。模板跟踪法, 第一步必须要得到目标五的模板, 而模板的精度要求非常之高, 因为它的精度可以直接影响到跟踪的效果。在一系列图像中匹配与模板特征相符的区域, 这是基于模板跟踪法的本质。模板主要有两种:可变型和固定型, 但是在实际跟踪任务时, 一般会选用可变型, 因为摄像头角度的不断变化, 目标的形态也会随之改变, 如果使用固定型, 它的精度就会差很多, 容易导致任务的失败, 而可变型的灵活程度相对较高, 可以适应跟踪目标物变化。 (5) 基于运动特性跟踪。这种算法一般分为两种:根据目标运动的连续性关联和运动预测两种算法。根据目标运动的连续性算法是把多种算法联合, 提高跟踪的准确性。运动预测算法只要是预估目标在后续的图像中可能存在的位置, 而且以此位置进行排查, 不断的缩小排查的范围, 由此不断提高跟踪目标物的跟踪速度。预测算法可以缩小搜索范围, 而且还能在某种程度上减小遮挡问题。Kalman滤波是这类方法中常用的经典模型, 不过预测法单独使用效果不是太理想, 一般会联合其他方法共同使用。

三、评价目标跟踪系统的标准

(1) 高速性。机器人在跟踪目标物时, 速度一般可以达到1m/s, 如果图像处理速度不够, 就容易出现跟踪失败。因此要求跟踪系统的具有高速的运算能力。当摄像头采集到图像时, 可以经过RGB的颜色空间转换, 进一步提高系统的运转速度。 (2) 准确性。主要是由目标跟踪准确性和目标的检测准确性两部分构成, 机器人跟踪目标, 它的运动精度要求很高, 因此需要提高其驱动电机的转角控制精度, 但是这有需要增加运行时间, 因此需要兼顾高速性;机器人的运动指令是通过对图像处理而来, 因此也需要提高图像处理精度。否则容易造成对机器人的输入参数错误, 影响其控制指令。 (3) 可靠性。机器人所处的自然环境中的参数是千变万化的, 包括光照强度, 温度等等, 而且每次在运行过程中环境都不相同。因此要求跟踪系统能够拥有良好的环境适应及初始化能力, 即使处在阴暗甚至被遮挡的环境中, 也能实现对目标的跟踪。

四、结束语

随着科技的高速发展, 移动机器人的运动目标跟踪技术在多个学科的融合技术发展背景下发展越来越成熟, 近几年世界上很多科研工作者都进行过系统性的研究, 过程中大家也提出很多优秀的算法并且一步步去完善, 去解决过程遇到的各种难题。它的应用也逐步受到人们的关注。本文主要介绍了五种算法以及对跟踪系统的一些评价标准。如何有效的解决高速性和准确性之间的权衡问题, 是目标跟踪系统需要注意的难点, 只有实现高速性和准确性, 才会将机器人的目标跟踪技术得到进一步的发展和提高。

摘要：近几年, 机器人技术在国内外都得到了迅速的发展, 经过科学技术的不断完善和创新, 使得智能移动机器人已经成为生活中非常常见的科技物品。其中, 运动目标跟踪技术又是智能移动机器人的核心技术之一, 因此, 本文主要提出了智能移动机器人的目标跟踪技术的几个性能指标, 也提出一些理论研究方式和方法, 希望对目标跟踪技术研究工作者有一定的启示作用。

关键词：移动机器人,运动目标,跟踪技术