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基于IMM-UKF运动目标跟踪系统研究

作　者: 曹鹏
导　师: 胡岩; 吴伟
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 电工理论与新技术
关键词: 单目视觉目标跟踪 IMM UKF
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 110次
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内容摘要

运动目标跟踪技术是随着计算机发展而产生的一项应用技术，是跨学科的前沿技术之一，具有广泛的应用前景。相关方面的应用涉及到视频监控、医学图像分析、跟踪控制等领域。物体遮挡、处理速度等是运动目标跟踪技术的关键问题。论文着眼于机动运动目标跟踪问题进行研究，设计了基于IMM-UKF运动目标跟踪系统。本文在单目视觉方面，研究机器人能够实时监测与前方障碍物之间的距离，利用图像中数码相机嵌入的EXIF信息，计算出摄像机的内部参数。根据图像信息和物体高度、摄像机放置角度即可计算出前方被测物体的距离。这种改进的单目测距模型不受摄像机光轴的制约、摄像机高度和被测物体放置高度的限制。此方法对已知高度的物体测距具有快速、准确和灵活的特点。避免了复杂繁琐的自标定过程。实验结果表明，改进的单目测距模型能够准确的测量目标距离。在机动目标跟踪研究方法中，利用基于无敏卡尔曼滤波(UKF)的交互式多模型算法(IMM)，提高运动目标的跟踪精度。将目标的运动分解成两个部分,全局运动和局部运动；根据局部运动自身的动态特性进行分别预测。通过匀速直线运动模型和匀速转向运动模型对目标机动状态进行自适应估计。经仿真实验验证基于无敏卡尔曼的交互式多模型算法对匀速直线运动、匀速圆周运动的目标跟踪均能取得较好的效果。本文在MATLAB环境下，使用IMM模型的UKF算法，利用MSP430控制云台摄像头转动，来对运动目标物体进行实时跟踪控制。实验结果表明基于IMM-UKF算法对运动目标有较好的跟踪效果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-15
  1.1 课题背景与意义  10-11
  1.2 单目测距的发展和现状  11-12
  1.3 非线性滤波研究的发展现状  12-14
  1.4 本文所完成的工作  14-15
第二章静止目标的实时测距  15-26
  2.1 自适应图像形状识别系统  15-17
    2.1.1 数据获取  15
    2.1.2 图像预处理  15-16
    2.1.3 图像特征的选取  16-17
    2.1.4 分类器设计  17
  2.2 单目测距模型  17-24
    2.2.1 摄像机标定模型  17-18
    2.2.2 图像元数据  18-19
    2.2.3 模型测距  19-24
  2.3 测距实验  24-25
  2.4 本章小结  25-26
第三章运动目标的非线性滤波研究  26-42
  3.1 卡尔曼滤波基本公式  26-27
  3.2 非线性系统的滤波  27-28
  3.3 扩展卡尔曼滤波(EKF)  28-29
  3.4 UKF 滤波  29-33
    3.4.1 Unscend 变换与 UKF 滤波  29-31
    3.4.2 UKF 和 EKF 仿真实验对比  31-33
  3.5 系统基本运动模型  33-34
    3.5.1 匀速直线运动模型  33-34
    3.5.2 匀速转向运动模型  34
  3.6 交互式多模型(IMM)算法  34-37
  3.7 仿真实验  37-39
  3.8 本章小结  39-42
第四章基于 IMM-UKF 的目标实时跟踪  42-52
  4.1 运动目标的判别与跟踪  42-44
    4.1.1 运动目标的分割  42-43
    4.1.2 运动目标的判别  43-44
  4.2 MSP430 单片机  44-45
    4.2.1 低功耗 MSP430 单片机  44-45
    4.2.2 软件开发环境  45
  4.3 实验平台的构成  45-46
    4.3.1 采集设备  46
    4.3.2 通信方式的选择  46
  4.4 步进电机控制器系统的组成  46
  4.5 云台角度的控制  46-47
  4.6 实验仿真结果  47-50
    4.6.1 摄像机不动，目标运动  47-49
    4.6.2 摄像机跟踪目标运动  49-50
  4.7 本章小结  50-52
第五章结论  52-53
参考文献  53-55
在学研究成果  55-56
致谢  56

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