移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)定位方法的研究

式中：

為質(zhì)心坐標(biāo)； n 為目標(biāo)區(qū)域占據(jù)的像素個(gè)數(shù)， 且n≥2; （x i, y i） 為第i 個(gè)像素的坐標(biāo)； p （x i, y i）為第i 個(gè)像素的灰度值。+

2.2 目標(biāo)跟蹤

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤是確定同一物體在不同幀中位置的過(guò)程， 當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被正確檢測(cè)出來(lái)時(shí)， 它就對(duì)相鄰幀中檢測(cè)出的目標(biāo)進(jìn)行匹配。匹配過(guò)程如下：

2. 2. 1 目標(biāo)質(zhì)心位置預(yù)測(cè)

目標(biāo)位置預(yù)測(cè)是依據(jù)最小二平方預(yù)測(cè)原理由目標(biāo)質(zhì)心在本幀以及相鄰的連續(xù)前幾幀的位置值，直接預(yù)測(cè)出目標(biāo)質(zhì)心在下一幀的位置值。在等間隔觀測(cè)條件下， 可用式（4） 的簡(jiǎn)便預(yù)測(cè)：

2. 2. 2 搜索聚類的種子點(diǎn)

在搜索與上一幀圖像對(duì)應(yīng)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)與周圍8 個(gè)鄰點(diǎn)組成。由于這種方法充分考慮了特征點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)特性， 識(shí)別率大大提高。

首先從預(yù)測(cè)質(zhì)心點(diǎn)開始， 在100×100 像素的動(dòng)態(tài)窗口（以預(yù)測(cè)質(zhì)心點(diǎn)為中心） 內(nèi)， 按照逆時(shí)針?biāo)阉髦車? 鄰域象素的趨勢(shì)進(jìn)行環(huán)狀搜索， 并分別計(jì)算由每個(gè)搜索象素決定的子塊與上一幀的目標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)為： P 須同時(shí)滿足式（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(biāo)區(qū)域的平均H 特征值； 滿足式（8） 能夠保證匹配點(diǎn)在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)。

2. 2. 3 聚類色塊區(qū)域

其目的是找出色塊區(qū)域， 色塊區(qū)域的質(zhì)心點(diǎn)即為特征跟蹤結(jié)果。在步驟（2） 中已經(jīng)找到了聚類的起始點(diǎn)， 由于H 反映圖像的色彩特性， 所以根據(jù)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(nèi)來(lái)聚類色塊區(qū)域， 即滿足式（8）。這樣既可保證識(shí)別精度， 又減少了圖像信息計(jì)算量。

3 二次成像法

設(shè)Z c1, Z c2分別表示在t1, t2 時(shí)刻目標(biāo)與成像系統(tǒng)的距離（深度值） ; d 1′， d 2′分別表示t1, t2 時(shí)刻目標(biāo)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(biāo)的像的外接圓直徑或者外接矩形的邊長(zhǎng)， 則有：

式（9） 表明： 根據(jù)同一目標(biāo)、同一攝像機(jī)所攝物體的圖像幾何特征的變化， 可以計(jì)算出它們?cè)诳臻g深度方向運(yùn)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(biāo)在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的位置， 但該方法在攝相機(jī)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(biāo)的運(yùn)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(jì)目標(biāo)的空間位置和運(yùn)動(dòng)信息的方法。

4 目標(biāo)的空間位置和運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)

由于圖像序列前后兩幀的時(shí)間間隔T 很小，本文用二階微分方程來(lái)描述P 點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡。定義狀態(tài)矢量：

則可以定義狀態(tài)方程為：

其中：

V （k ） 為模型噪聲， 假設(shè)V （k ） 為零均值的高斯白噪聲， 其方差陣為Q （k ） = cov （V）。