基于RGB-D摄像机的两栖球形机器人跟踪系统是一个涉及计算机视觉、机器人技术以及模式识别的高科技研究领域。研究的重点在于为两栖球形机器人设计并构建一个视觉跟踪系统，以实现其基于视觉的任务。该系统的研究和开发在多机器人合作和自主导航等智能功能的实现中具有重要的基础性作用。
RGB-D摄像机是一种同时能够获取彩色（RGB）图像以及深度信息（D）的摄像机。这种摄像机能够提供更为丰富的环境信息，使其能够在各种不同的环境条件下更准确地感知机器人周围的环境。
该跟踪系统的核心是基于Kernelized Correlation Filtering（核相关滤波，简称KCF）跟踪器，此跟踪器构建在RGB-D数据上，能够处理目标的遮挡以及尺度变化问题。在进行视觉跟踪时，系统通过提取彩色图像中的Histogram of Oriented Gradients（方向梯度直方图，简称HOG）和Color Names（颜色名称，简称CN）特征来描述目标对象。系统还利用高斯模型和对象的深度直方图来建立对象的尺度和位置模型。通过分割深度图像并使用经验公式来识别遮挡事件，从而在检测到遮挡事件时临时停止KCF跟踪器的在线更新过程。
为了应对不同的两栖环境，系统通过在两栖环境中对RGB-D摄像机进行校准，并使用它来感知机器人的周围环境。实验结果表明，该跟踪算法在各种图像序列上的表现既有效又稳健，能够满足两栖球形机器人的应用需求。
文章在引言部分介绍了视觉跟踪作为机器人视觉系统的一个基本功能的重要性，它对于移动机器人实现智能功能如多机器人合作和自主导航至关重要。视觉跟踪的技术进步得益于模式识别理论和图像处理技术的发展，这些技术的进展使得机器人能够更好地处理视觉信息，从而在复杂环境中进行精确跟踪。
此外，研究论文中还提到了几个关键技术点，包括RGB-D摄像机、核相关滤波跟踪器（KCF）、HOG和CN特征提取方法、高斯模型以及深度直方图的构建。这些技术的结合使得系统能够更好地在两栖环境中对球形机器人进行稳定跟踪。
在两栖环境中，机器人可能会遇到不同的环境条件，如水下或水上环境，这对于视觉跟踪系统的鲁棒性和适应性提出了更高的要求。研究者通过对这些环境的考虑，设计了能够适应这些挑战的跟踪系统。
基于RGB-D摄像机的两栖球形机器人跟踪系统是一个高度综合的技术领域，它融合了机器人技术、计算机视觉和模式识别等多个学科的知识，对于未来机器人技术的发展具有重要的意义。
