人工智能-机器学习-移动机器人目标识别及跟踪搬运策略研究.pdf

该文档是关于移动机器人目标识别及跟踪搬运策略的硕士学位论文，主要探讨了基于单目视觉的移动机器人跟踪算法。论文作者详细阐述了单目视觉测距的原理，采用了张正友提出的相机标定方法，对云台摄像机进行了标定，并通过实验分析了单目视觉测距的误差精度。为解决云台摄像机在跟踪目标时的平滑性和响应速度，论文引入了Kalman滤波器算法，简要介绍了Kalman滤波器的原理及其在系统中的应用。 接着，论文推导了图像上目标位置变化与云台摄像机转角的关系，建立了云台摄像机的数学模型，并描述了机器人车体的运动模型以及夹取装置的工作过程。在颜色识别方面，论文从颜色模型的角度进行了探讨，对比了RGB和HSI两种颜色模型，并采用种子填充算法实现了目标提取。 在实现阶段，作者使用VC++.NET2003开发环境，结合C++语言和先锋机器人提供的控制函数，编写了移动机器人的决策系统，构建了一个跟踪和搬运系统。系统程序流程图和实验结果分析也在论文中有所展示，整个系统综合了图像采集、云台控制、机器人运动控制及夹取搬运等多个功能模块。 关键词涵盖了单目视觉测距、目标跟踪、目标搬运、颜色识别等关键领域，展示了移动机器人如何利用机器学习技术进行目标识别和跟踪，并执行搬运任务。这篇论文对于理解移动机器人在复杂环境下的自主行为和智能决策具有重要意义。