煙臺機(jī)器視覺解決方案—合作咨詢：0535-2163369         13695448998 胡經(jīng)理

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　　仿人機(jī)器人的頭部視覺跟蹤系統(tǒng)利用視覺信息作為反饋，來規(guī)劃機(jī)器人的頭部運(yùn)動使其能實(shí)時的跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。視覺跟蹤是仿人機(jī)器人的重要功能之一，它的研究對于仿人機(jī)器人的自主導(dǎo)航、人機(jī)交互以及視覺伺服都具有極其重要的意義。

　　1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　仿人機(jī)器人BHR1的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，其全身有32個自由度，其中頭部有2個自由度，可以在兩個方向上自由轉(zhuǎn)動，即左右轉(zhuǎn)動和上下轉(zhuǎn)動。面部放置兩只CCD攝像頭作為視覺傳感器來模擬人的眼睛。采用SVS立體視覺處理系統(tǒng)處理視覺信息，SVS系統(tǒng)提供了每幀圖像的深度圖像。

　　兩臺計算機(jī)置于機(jī)器人的胸腔內(nèi)，其中一臺計算機(jī)負(fù)責(zé)視覺信息的處理，另外一臺負(fù)責(zé)機(jī)器人的運(yùn)動控制。前者被稱之為信息處理子系統(tǒng)，后者被稱為運(yùn)動控制子系統(tǒng),兩臺計算機(jī)通過Memolink進(jìn)行通訊。信息處理子系統(tǒng)利用Windows強(qiáng)大的多媒體功能來處理立體視覺信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的快速分割以及物體的運(yùn)動估計和預(yù)測。運(yùn)動控制子系統(tǒng)以Linux/RT-Linux實(shí)時操作系統(tǒng)作為平臺，保證了機(jī)器人控制系統(tǒng)的實(shí)時性。除了頭部運(yùn)動關(guān)節(jié)，運(yùn)動控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)仿人機(jī)器人全部關(guān)節(jié)的控制。Memolink是系統(tǒng)間進(jìn)行快速通信的一種有效解決方案,是連接信息處理子系統(tǒng)和運(yùn)動控制子系統(tǒng)的橋梁。具有通信速度快和通信前無需握手的優(yōu)點(diǎn)。

　　整個跟蹤過程執(zhí)行如下的循環(huán)：搜索目標(biāo)——發(fā)現(xiàn)目標(biāo)——匹配——狀態(tài)估計和預(yù)測——運(yùn)動控制。不同的匹配方法應(yīng)用產(chǎn)生了不同的跟蹤方法。本文中作者提出了一種融合深度、顏色和形狀信息的逐步逼近目標(biāo)區(qū)域的快速分割方法。在實(shí)時的跟蹤系統(tǒng)中，運(yùn)動估計和預(yù)測有效的減少了檢測區(qū)域，提高了系統(tǒng)的跟蹤速度。研究中采用經(jīng)典的卡爾曼濾波器進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)的狀態(tài)估計和預(yù)測。

　　2基于多圖像信息的目標(biāo)分割方法

　　視覺信息處理子系統(tǒng)完成目標(biāo)物體的快速分割，同時估計和預(yù)測目標(biāo)物體的運(yùn)動信息，把目標(biāo)物體的位置信息實(shí)時地傳遞給運(yùn)動控制子系統(tǒng)。目標(biāo)識別的穩(wěn)定性對整個跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定性起著至關(guān)重要的作用。

　　在復(fù)雜背景的非結(jié)構(gòu)化的室內(nèi)環(huán)境下，用于機(jī)器人視覺跟蹤的圖像信息有：深度、顏色、形狀、邊緣、運(yùn)動等�；�于多信息的運(yùn)動目標(biāo)的分割方法中，所選取的信息應(yīng)該具有互補(bǔ)性。物體的顏色是物體最顯著的特征，適合用于目標(biāo)的跟蹤。但是當(dāng)背景中包含同樣顏色的物體時，基于顏色的跟蹤將會失敗。深度信息有助于系統(tǒng)得到粗略的前景區(qū)域，也就是包含運(yùn)動物體的目標(biāo)候選窗口，另外基于深度分割的粗略前景輪廓的獲得計算量小，速度快。基于RHT(Random Hough transform)算法的形狀檢測器可以檢測各種不同的幾何形狀,比如：橢圓形、三角形和多邊形，進(jìn)而把目標(biāo)候選區(qū)域中相同顏色的物體區(qū)別開來。

　　利用仿人機(jī)器人的立體視覺系統(tǒng)，設(shè)計了融合深度，顏色，形狀信息的逐步逼近目標(biāo)區(qū)域的快速跟蹤方法。圖2為視頻序列中運(yùn)動目標(biāo)的分割過程。首先利用深度信息把機(jī)器人關(guān)心的前景區(qū)域分割出來，得到ROF(Region of Foregroud)區(qū)域，即粗略的目標(biāo)候選區(qū)域。在ROF中使用顏色濾波器分割，得到ROIC(Region of Interest Color)區(qū)域。最后形狀檢測器可以把相同顏色的物體區(qū)別開來。在分割過程中，候選目標(biāo)區(qū)域逐步縮小并逼近目標(biāo)區(qū)域。逐步縮小的候選目標(biāo)區(qū)域減少了計算量，提高了系統(tǒng)的運(yùn)算速度。同時，該方法有效的避免了場景中相同顏色物體的干擾，提高了目標(biāo)分割的穩(wěn)定性。

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責(zé)任編輯：胡金鵬