基於L-K演算法及Kinect的動態目標追蹤系統之研究

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姓名

周建佑(Chien-yu Chou) 查詢紙本館藏

畢業系所

電機工程學系

論文名稱

基於L-K演算法及Kinect的動態目標追蹤系統之研究
(Dynamic Target Tracking with L-K Algorithm and Kinect)

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摘要(中)

本篇論文提出一套針對在三維空間中移動物體,由立體視覺攝影機作為感應器，基於Lucas -Kanade 演算法以及連通區塊標記法的影像追蹤系統。Microsoft Kinect被作為取代傳統雙眼攝影機的深度感測器，兩具傳統攝影機組成的雙眼系統利用視差產生3D視覺內容，而Kinect 直接透過對三維空間的深度感測得到3D視覺內容，其產生的影像訊號經由前處理可以後由視覺追蹤演算法達到複雜背景下的追蹤功能，再將追蹤框的位置以及追蹤框中目標的距離轉換成真實場景中的實際位置。最後利用實際位置讓車輛控制系統將動作傳遞給二輪自走機器人，讓二輪自走機器人利用輪軸向追蹤目標移動，最後機器人可自動跟隨系統所標定的目標機器人。

摘要(英)

The purpose of this research is an intelligent control system on two mobile robots applied to tracking a moving target with LK algorithm and connected-component labeling algorithm using stereo vision. For this purpose, Microsoft Kinect, a new kind depth sensor, is considered as an improvement of binocular stereo visions. Kinect is mounted on the top of one robot to track another robot.
This study uses the color frame flow and the depth frame flow which are provided by Kinect as the input of the vision tracking algorithm. We assume this tracking system can adapt to the complex background 3D environment. And then, the output of the vision tracking algorithm will be affine to the real position in the 3D environment. The X86 computer transforms this position to the control signal of this mobile robot. Finally, this mobile robot can track the other mobile robot in the complex environment.

關鍵字(中)

★ Lucas -Kanade
★ 輪型機器人
★ Kinect

關鍵字(英)

★ Kinect
★ Lucas–Kanade
★ robot

論文目次

目錄
頁次
中文摘要 Ⅰ
英文摘要 Ⅱ
誌謝 Ⅲ
目錄 Ⅳ
圖目錄 Ⅶ
表目錄 Ⅹ
第一章緒論 1
1.1 前言 1
1.2 深度感測器之發展 2
1.3　研究背景 4
1.4　研究動機與方法 6
1.5　論文架構 8
第二章系統與軟、硬體架構 10
2.1　系統架構 10
2.2　軟硬體架構 10
2.2.1 電腦 11
2.2.2 Kinect感測器 11
2.2.3 機器人載具 15
第三章深度影像追蹤演算法 17
3.1 深度影像的讀取以及使用 17
3.2 形態學操作 19
3.2.1 膨脹 19
3.2.2 侵蝕 20
3.2.3 閉合 21
3.2.4 斷開 21
3.3　連通區域標記法 22
3.4　影像追蹤演算法 24
第四章彩色影像追蹤演算法 27
4.1 彩色影像的色彩空間轉換 27
4.1.1 RGB轉HSV 28
4.1.2 侵蝕 30
4.2 Lucas-Kanade 光流法 31
4.3 特徵點選擇 36
4.4 影像追蹤演算法流程 40
4.5 長幀數追蹤情況 42
第五章模擬及實驗結果與討論 43
5.1 模擬結果 43
5.1.1 車輛控制模擬 43
5.2 實驗與應用 45
5.2.1 深度準確實驗 45
5.2.2 複雜背景的物體追蹤能力實驗 46
5.2.3 彩色影像特徵點選取實驗 47
5.2.4 LK金字塔型追蹤演算法實驗 49
5.2.5 連通區域標記法實驗 51
5.2.6 深度影像追蹤演算法實驗 52
5.2.7 長幀數X軸橫移追蹤實驗 54
4.5 結果討論 56
第六章結論與建議 59
4.4 結論 59
4.5 建議 59
參考文獻 61
附錄 64

參考文獻

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[20] 李孟軒，「輪型機器人之路徑追蹤與避障」，國立中央大學，碩士論文，民國99年
[21] 曾定章，影像處理課程，中央大學，影像處理暨虛擬實境實驗室教材。
[22] http://www.primesense.com/
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[24] http://www.bb.ustc.edu.cn/jpkc/guojia/dxwlsy/kj/part2/grade3/LaserSpeckle.html
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[26] http://www.irobot.com/
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[28] http://www.codeproject.com/Articles/336915/Connected-Component-Labeling-Algorithm

指導教授

鍾鴻源(Hung Yuan Chung)

審核日期

2012-7-25

推文