[发明专利]机器人视觉跟踪方法

说明书

本发明提供了一种机器人视觉跟踪方法，包括：目标选择步骤，用于使用矩形框在当前帧的视频图像上选择图像作为将要跟踪的目标，以获得目标模型；位置信息获得步骤，用于基于所述矩形框的尺寸，获得所述目标的位置信息模板；颜色及位置信息融合步骤，用于融合所述目标的颜色信息和位置信息模板以生成五通道图像；直方图生成步骤，用于根据所述五通道图像来生成用于表征所述目标模型的直方图；目标匹配步骤，用于在下一帧的视频图像上通过粒子滤波方法获得与所述目标最佳匹配的估计目标；以及目标判断步骤，用于判定所述估计目标是否为所述目标，以确定是否跟踪所述目标。

技术领域

本发明涉及机器人人工智能领域，具体涉及地面移动机器人在室内外环境中的视觉跟踪方法。

背景技术

智能移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标的自主导航运动，从而完成预定任务的机器人系统。视觉跟踪为移动机器人的定位导航、路径规划、人机交互、目标监控，以及基于移动机器人的人体行为分析、人脸识别等任务提供稳定的目标位置、速度和加速度等信息。具有视觉跟踪功能的移动机器人被广泛应用于军事、反恐防暴、宇宙探测、娱乐、社会服务等领域。

基于颜色特征的Mean shift目标跟踪方法具有很好的实时性，但该方法只能跟踪目标最主要的颜色成分，丢失了其他颜色成分信息，并且也丢失了目标颜色组成的位置关系，导致非常容易受到环境中相近颜色的干扰。

发明内容

鉴于以上问题，本发明提供了一种机器人视觉跟踪方法，其通过加入了目标颜色位置信息，并通过粒子滤波实现对目标的跟踪，从而提高了跟踪的稳定性。

根据本发明的一方面，所述机器人视觉跟踪方法包括：

目标选择步骤，用于使用矩形框在当前帧的视频图像上选择图像作为将要跟踪的目标，以获得目标模型；

位置信息获得步骤，用于基于所述矩形框的尺寸，获得所述目标的位置信息模板；

颜色及位置信息融合步骤，用于融合所述目标的颜色信息和位置信息模板以生成五通道图像；

直方图生成步骤，用于根据所述五通道图像来生成用于表征所述目标模型的直方图；

目标匹配步骤，用于在下一帧的视频图像上通过粒子滤波方法获得与所述目标最佳匹配的估计目标；以及

目标判断步骤，用于判定所述估计目标是否为所述目标，以确定是否跟踪所述目标。

根据实施例，在所述目标判断步骤判定所述估计目标是所述目标时，通过比例积分控制，使超声雷达正对所述目标，并通过比例积分控制，跟踪所述目标。

根据实施例，在所述目标判断步骤判定所述估计目标不是所述目标时，则判定是否结束跟踪所述目标或继续寻找所述目标。

根据实施例，所述颜色及位置信息融合步骤包括将表示所述目标的颜色信息的H、S、V三通道颜色信息以及所述矩形框的x和y方向的两通道目标颜色分布的相对位置信息模板进行融合，以生成具有所述矩形框的尺寸的所述五通道图像，其中所述五通道图像的每一个像素为包括颜色分量H、S、V、以及方向分量x、y的五维向量。

根据实施例，所述粒子滤波方法包括：

基于状态转移矩阵、所述目标在获得上一帧图像时的目标模型以及噪声，估计所述目标在获得所述当前帧时的目标模型；

在所述当前时刻的目标模型周围分布预定数量的具有所述矩形框的尺寸的粒子，以获得粒子模型；

针对当前时刻的粒子的集合，基于Bhattacharyya系数计算各个权重值，其中Bhattacharyya系数由表征所述粒子模型的直方图以及表征所述目标模型的直方图计算得到；以及