移動(dòng)機器人視覺(jué)定位設計方案

　　運動(dòng)目標的跟蹤是確定同一物體在不同幀中位置的過(guò)程， 當運動(dòng)目標被正確檢測出來(lái)時(shí)， 它就對相鄰幀中檢測出的目標進(jìn)行匹配。匹配過(guò)程如下：

　　2. 2. 1 目標質(zhì)心位置預測

　　目標位置預測是依據最小二平方預測原理由目標質(zhì)心在本幀以及相鄰的連續前幾幀的位置值，直接預測出目標質(zhì)心在下一幀的位置值。在等間隔觀(guān)測條件下， 可用式（4） 的簡(jiǎn)便預測：

　　2. 2. 2 搜索聚類(lèi)的種子點(diǎn)

　　在搜索與上一幀圖像對應質(zhì)心點(diǎn)匹配的點(diǎn)時(shí)，采用基于子塊的模式匹配方法。子模塊是由待匹配的點(diǎn)與周?chē)? 個(gè)鄰點(diǎn)組成。由于這種方法充分考慮了特征點(diǎn)的統計特性， 識別率大大提高。

　　首先從預測質(zhì)心點(diǎn)開(kāi)始， 在100×100 像素的動(dòng)態(tài)窗口（以預測質(zhì)心點(diǎn)為中心） 內， 按照逆時(shí)針搜索周?chē)? 鄰域象素的趨勢進(jìn)行環(huán)狀搜索， 并分別計算由每個(gè)搜索象素決定的子塊與上一幀的目標質(zhì)心點(diǎn)T 決定的子塊的HS 特征值之差的平方和。

　　其中P ［ i ］ ［ j ］ （ i， j = 0， 1， 2） 表示由點(diǎn)P 決定的子塊中的各個(gè)像素； T ［ i ］ ［ j ］ （ i， j = 0， 1， 2） 表示由上一幀的質(zhì)心點(diǎn)決定的子塊中的各個(gè)像素。

　　最后， 判定某個(gè)點(diǎn)P 是否與上一幀的特征點(diǎn)T 匹配的標準為： P 須同時(shí)滿(mǎn)足式（7， 8）。

　　其中P. H表示待匹配點(diǎn)P 的H 特征值；m eanH 表示目標區域的平均H 特征值； 滿(mǎn)足式（8） 能夠保證匹配點(diǎn)在目標區域內。

　　2. 2. 3 聚類(lèi)色塊區域

　　其目的是找出色塊區域， 色塊區域的質(zhì)心點(diǎn)即為特征跟蹤結果。在步驟（2） 中已經(jīng)找到了聚類(lèi)的起始點(diǎn)， 由于H 反映圖像的色彩特性， 所以根據匹配點(diǎn)的H 特征值是否在由色塊的平均H 特征值確定的某個(gè)范圍內來(lái)聚類(lèi)色塊區域， 即滿(mǎn)足式（8）。這樣既可保證識別精度， 又減少了圖像信息計算量。

　　3 二次成像法

　　設Z c1， Z c2分別表示在t1， t2 時(shí)刻目標與成像系統的距離（深度值） ; d 1′， d 2′分別表示t1， t2 時(shí)刻目標在圖像平面的幾何特征值， 為便于表示， d 1′， d 2′可以是目標的像的外接圓直徑或者外接矩形的邊長(cháng)， 則有：

　　式（9） 表明： 根據同一目標、同一攝像機所攝物體的圖像幾何特征的變化， 可以計算出它們在空間深度方向運動(dòng)時(shí)距離所發(fā)生的變化， 這就是二次成像法的原理。

　　分析式（9） 可知， 二次成像法能夠確定目標在攝像機坐標系中的位置， 但該方法在攝相機兩次成像的位置變化不大的情況下誤差會(huì )比較大， 而且不能得到目標的運動(dòng)信息。為此本文提出了利用序列圖像和推廣卡爾曼濾波來(lái)估計目標的空間位置和運動(dòng)信息的方法。