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1、第25卷第1期机器人 Vol.25,No.1ROBOT2003年1月Jan.,2003文章编号:100220446(2003)0120010206X移动机器人多目标彩色视觉跟踪系统112汤思维 陈卫东 曹其新(1.上海交通大学自动化研究所 上海 200030;2.上海交通大学机器人研究所 上海 200030)摘 要:机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标,但是难点在于识别的鲁棒性和实时性的保证.本文采用全自主移动机器人为平台,提出了一种硬件成本低廉的、基于颜色学习的实时多目标视觉跟踪系统,并提出了一种新颖的目标颜色学习和跟踪算法.该视觉系统已成功集成在自主移动机器人系统中,非
2、结构环境下的动态目标跟踪实验表明了系统的实时性和鲁棒性.关键词:移动机器人;颜色学习;颜色向量集;色块(blob);游程长度编码中图分类号:TP24 文献标识码:BMULTI-OBJECTCOLORTRACKINGVISIONSYSTEMFORAUTONOMOUSROBOT112TANGSi2weiCHENWei2dongCAOQi2xin(1.InstituteofAutomation,ShanghaiJiaotongUniversity200030;2.ResearchInstituteofRobotic,ShanghaiJiaotongUniversity200030)Ab
3、stract:Colorprovidespowerfulinformationforobjectrecognition.Butit’sdifficultforrobotvisionsystemtorecognizetargetsquicklyandrobustlyusingsuchinformation.Tosolvethisproblem,thispaperdescribesacolortrainingrobotvisionsystemcapableofreal2timetrackingmulti2objectsquicklybyverylow2costcommodityhard2w
4、areandpresentsanovelbuteasycolortrainingandobjecttrackingalgorithm.Thevisionsystemhasbeensuc2cessfullyintegratedwithourautonomousrobotsystemandshownitsquicknessandrobustnessindynamicobjecttrackingexperimentsinnon2structuredenvironments.Keywords:autonomousrobot,volortraining,colorvectorset,blob,r
5、unlengthcode1 引言(Introduction)通过事先的色彩学习,可以较好地适应光线条件的变化.一种方法是将需要学习的目标颜色值进行归颜色是物体表面的固有特征,在目标识别和图一化处理,并求取平均值和标准差,将其作为目标颜像分割中有着无法替代的作用,但是难点在于识别[4]色特征加以学习.该方法对于颜色均匀的目标分割的鲁棒性和实时性的保证.常用的彩色图像目标识[1,2]效果较好,但是当处于复杂环境中时,目标表面颜色别方法大多基于固定或线性颜色阈值.这类方法通常呈现出复杂分布,识别效果很难保证.而且随着预先在颜色空间中定义了一些颜色多面体作为阈环境的变化,表面颜色分布也会变化,
6、因此识别的鲁值,颜色值位于这些阈值多面体内部的像素就是目棒性也是一个问题.标像素,非常简单.但不足之处是很难找到完全或基本文提出了一种基于颜色学习的多目标视觉跟本匹配目标颜色的多面体,极易造成误分类,鲁棒性[2]踪系统及其算法实现.通过预先的颜色学习,可以对较差.这种方法在机器人足球比赛中使用较广泛,多种目标颜色同时进行跟踪和信息提取,而且学习在实际比赛中,一旦光照条件变化比较大,很多队伍过程非常简单,只需拉动鼠标即可.实验证明该系统便会感到不适应而导致比赛失利.实时性好,快速准确,并在全自主机器人足球比赛和针对固定或线性阈值的不足,人们提出了基于[3]机器人定位等实验中得到了很好的应
7、用.色彩学习的彩色图像分割方法.该类方法的优点是X基金项目:国家863计划(2001AA422140,2001AA422200),国家自然科学基金(60105005)资助项目.收稿日期:2002-08-07©1995-2003TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.第25卷第1期汤思维等: 移动机器人多目标彩色视觉跟踪系统112系统结构(Systemsetup)应某一种颜色,因此
