基于Camshift的移动机器人视觉跟踪系统设计与应用

本文主要探讨了"基于Camshift的移动机器人视觉跟踪"这一主题，针对物流工程学院机械设计及理论专业的研究生郭世龙所撰写的硕士学位论文。论文以视觉信号的广泛性和信息丰富性为背景，阐述了随着图像处理技术和计算机能力的提升，视觉跟踪在移动机器人领域的关键作用。Camshift算法在此背景下被选为研究核心，因为它是一种有效的实时目标跟踪方法。 作者首先分析了视觉跟踪中的目标特征选择，强调了颜色特征在移动机器人视觉跟踪中的重要性，并对现有的颜色特征提取算法进行了优化，引入卡尔曼滤波以提高预测精度，并通过反向投影技术增强目标跟踪的准确性。这种方法确保了系统的鲁棒性，特别是在处理一般目标时。 此外，论文还涉及了激光辅助测距在形成机器人控制指令中的应用可能性，提出了一个简单而有效的图像理解方式，使得机器人能够根据视觉信息作出精准的动作决策。整个系统基于OpenCV技术开发，实现了在一个VC编译环境中对视觉跟踪系统的构建和实际应用。 通过本研究，郭世龙不仅深化了对视觉跟踪理论的理解，而且开发出了一种实用的机器人视觉跟踪解决方案，这对推动移动机器人领域，尤其是视觉导航和自主操作的研究具有重要意义。该论文的完成展示了作者在图像处理、机器人控制和算法设计方面的深厚功底，也为同类研究提供了有价值的技术参考和实践经验。