基于kinect的移动机器人目标跟踪与避障研究

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2、研究作者姓名：尹佳第入学年份：2013年9月指导教师：李孟歆教授学科领域：控制工程申请学位：工程硕士所在单位：信息与控制工程学院论文提交日期：2015年11月论文答辩日期：2015年12月学位授予日起：2016年1月答辩委员会主席：魏颖答辩委员会组成：魏颖吴成东刘剑张凤张颖片锦香许可论文评阅人：张颖声巧本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我共同工作过的

3、同志对本研究所做的任何贡献均巴在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：＞｜拌戊月学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳建筑大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查聞和借阅。本人授权沈阳建筑大学（或其授权机构）可Ｌ乂将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并通过网络提供验索、浏览。（如作者和导师同意论文交流，请在下方签名不同意。）；否则视为作者和导师同意网上交流的时间为作者获得

4、学位后；不限□半年〇／—年□—年半□两＾作者签名；导师签名日期：许林月日期：＞１拌硕士研究生学位论文摘要I摘要机器人技术是一门包含了多学科领域的科学，集成了计算机视觉、运动学控制、环境信息感知等多学科的发展成果。移动机器人目标跟踪和避障技术作为机器人技术的研究热点，受到了越来越多的关注。移动机器人能够利用传感器获取环境信息实现对运动目标跟踪，并在含有障碍物的环境中规划出一条自主地移动到目标点的最佳路径是十分必要的。因此研究移动机器人目标跟踪和避障的方法具有理论与现实的意义。本文主要

5、研究内容和成果如下：（1）在室内环境下，利用Kinect作为移动机器人视觉传感器，通过Kinect同时获取彩色图像和深度图像，弥补了在传统的处理图像过程中只利用单一彩色信息源的不足，为移动机器人运动目标跟踪和避障的过程中奠定了一个良好的基础。（2）对移动机器人目标跟踪方法进行深入研究，本文采用了一种基于检测的跟踪算法——TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪算法。TLD算法是一种单目标长时间的跟踪算法。具体分析了TLD跟踪算法的跟踪、学习、检测三个部分，其中，TLD算法的跟踪器部分

6、采用的是基于前向后向的LK光流法。光流法在实际应用中，由于多光源，遮挡性，透明性和噪声等原因，使光流场基本方程的灰度守恒假设条件不能满足，不能求解出正确的光流场，同时光流计算方法相当复杂，不能满足实时要求。因此采用了计算量较小的多示例算法替代了原TLD中跟踪部分的光流法，提出了基于融合深度信息的多示例TLD跟踪算法。实验结果表明，该算法不仅能在目标姿态变化、遮挡等情况下进行有效跟踪，而且在受到相似目标颜色干扰的情况下，也能得到较好的跟踪效果。（3）本文针对移动机器人使用人工势场法通过狭窄通道时能力变差的问题，提

7、出了增加安全区域的人工势场法进行路径规划和避障。利用Kinect获取环境信息，将获取的环境信息存储为地图便于移动机器人使用，由于Kinect存在盲区问题，因此提出局部地图更新方法。实验结果表明，本文算法能够使移动机器人在未知环境下顺利地绕过静止的障碍物并跟踪运动目标，也提高了移动机器人沿墙走及通过狭窄通道的能力。关键词：TLD跟踪算法；避障；人工势场；Kinect；移动机器人硕士研究生学位论文AbstractIIIAbstractRobotictechnologyisasubjectwhichincludesm

8、ulti-disciplinaryfield.Itintegratedcomputervision,kinematicscontrol,environmentalinformationperceptionandothersubjects.Asroboticshottopic,targettrackingandobstacleavoidancetechnologyofmobilerobo