基于视觉的目标跟踪控制系统研究

发布时间：2023-12-02 10:15

　　RoboMaster作为全球首个射击对抗类的机器人比赛,吸引了数以万计科技爱好者的关注。本文以实现RoboMaster战车对运动目标的自动识别与瞄准为目标,以机器人云台为研究对象,在传统目标检测与视觉跟踪技术的基础上,设计了视觉闭环的目标跟踪控制系统,实现对运动目标的随动跟踪。主要研究内容如下:首先使用彩色阈值分割与边缘检测算法相结合的检测识别方法,实现对运动目标的识别;在Camshift跟踪算法的基础上,设计了Camshift与Kalman滤波融合的跟踪预测算法,通过实验验证了该算法在颜色干扰与遮挡情况下目标跟踪的准确性。然后对随动平台进行软硬件设计,设计出基于STM32F417的战车云台运动控制板。将控制板、云台以及图像处理端进行连接,完成基于视觉目标跟踪的位置伺服控制系统搭建。设计了带边界的PID控制器,将图像处理端得到的运动目标像素偏差作为控制器的输入,输出控制指令到云台。最后在搭建的实验平台上进行运动目标跟踪实验。实验结果表明,所设计的系统具有较好的目标识别跟踪效果,验证了系统的有效性。

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 视觉跟踪研究现状
        1.2.2 视觉伺服研究现状
    1.3 本文主要研究内容及安排
2 目标检测与跟踪算法设计
    2.1 目标检测识别
        2.1.1 目标检测关键技术研究
        2.1.2 目标识别
    2.2 目标跟踪预测算法
        2.2.1 MeanShift算法
        2.2.2 CamShift算法
        2.2.3 基于CamShift与Kalman滤波器的跟踪预测算法
        2.2.4 目标预测
    2.3 实验结果与分析
    2.4 本章小结
3 云台跟踪控制
    3.1 云台
        3.1.1 云台硬件参数
        3.1.2 通讯方式
    3.2 云台视觉伺服跟踪控制算法
        3.2.1 云台视觉伺服描述
        3.2.2 视觉位置环控制器设计
    3.3 运动控制系统实现流程
    3.4 本章小结
4 跟踪控制系统硬件设计
    4.1 图像处理模块硬件设计
        4.1.1 相机模块
        4.1.2 图像处理模块
    4.2 运动控制系统硬件设计
        4.2.1 处理器模块
        4.2.2 电源模块
        4.2.3 通讯模块
        4.2.4 下载调试模块
        4.2.5 处理器电源监控模块
    4.3 运动控制板原理图与PCB板设计
    4.4 本章小结
5 实验平台搭建与结果分析
    5.1 视觉跟踪实验平台
        5.1.1 硬件平台组成
        5.1.2 系统软件设计
    5.2 跟踪实验结果分析
        5.2.1 实验步骤
        5.2.2 实验结果分析
    5.3 本章总结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献



本文编号：3869459