基于机器人双目视觉的行为优化研究

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1、摘要德国慕尼黑工业大学自动化控制工程研究所的“城市探险者”项目是为了研制一个能自主穿行在城市环境中的机器人。机器人在行进过程中通过与行人进行交流来获取前方道路信息。机器人对周围环境的感知，包括目标检测，目标跟踪等都是通过视觉传感器，即安装在机器人头部的相机来完成的。为了能够与行人进行交流，首先要从周围环境中检测出行人，这一部分我们称为目标检测。在检测到目标后我们需要从目标中选取一个作为交流的对象，也就是文章的第二部分。在交谈对象选取之后，机器人要对选定的目标进行跟踪，在这一部分里我们重点研究了跟踪过程

2、中机器人的行为优化问题。在目标检测的过程中我们主要应用了人脸检测技术。基于皮肤颜色的人脸检测由于其快速，不受人脸形变及表情影响等诸多优点受到越来越多研究者的青睐。在本文中我们设计了一个基于皮肤颜色的皮肤检测器。并通过运动信息和物体3D信息进行进一步限定，从而得到了精确的目标信息。在目标检测之后，我们要根据一定的要求从众多检测目标中选定一个作为机器人的跟踪目标。在选取的过程中，我们定义了一个成本函数。此成本函数考虑了机器人和目标之间的距离以及目标与机器人正前方的相对位置。拥有最小成本函数的目标将被选取出

3、来。在对选定目标的跟踪过程中我们主要研究了机器人转动过程中的行为优化问题。优化中一方面我们要考虑机器人自身的不舒服度，即机械上的不舒服度，另一方面我们要使机器人的行为更贴近人的行为。在文中，我们设计了两种针对处理运动冗余的优化策略。并对其进行了仿真和比较。本文的主要任务包括：·目标检测·利用运动信息及3D信息对检测器检测结果的进一步限定·跟踪目标的选定·提出行为优化策略·仿真及其在机器人(ACE)上的实现关键词：目标检测，跟踪目标选定，运动冗余，行为优化策略IAbstractABSTRACTInthe

4、AutonomousCityExplorer(ACE)projectattheinstituteofAutomaticControlEngineeringamobileplatformshouldautonomouslynavigateinanunstructuredurbanenvironmentandfinditswaythroughinteractionwithhumans．Beforeinteraction．humansinenvironmentmustbedetected．W色call廿1i

5、spartobjectsdetection．Afterobjectsdetectionaconversationalpartnershouldbeselected．们：liSisthesecondpartofthisthesis．Afterconversationalpartnerselectiontherobotshouldtrackthetarget．InthispartwefcICUSonthebehabioroptimizationoftherobot．Facedetectionisemplo

6、yedfordetectiongobjectsinellvironment．Facedetectionbasedonskincolorisfastinprocessingandnotinfluencedbygeometricvariations．Thereforeitgainsmoreandmorepopularityamongresearchers．InthisthesisaskindetectorbasedonskincolorinthreecolorspacesONRGB，HSVYCrCb)ha

7、sbeendeveloped．Toincreasetheaccuracywesettwoconstraintstotheresultofskindetector．Aftertheseconstraintsaccuratehumandetectionresultisobtained．BasedontheresultofhumandetectionaconversationalpartneriSdetermined．ThedeterminationiSbasedonacostfunctionwhichco

8、nsidersthedistancebetweentargetandrobotandthetarget’Spositionrelativetothefrontoftherobot．Thecurrentselectedconversationalpartneristheonewhosecostfunctionisminimum．Afterdeterminationofaconversationalpartnertherobotshouldbecontrol