基于移动机器人的自主跟随方法：视觉、红外与超声波技术的应用与发展,新建网站网络推广_网络营销

基于移动机器人的自主跟随方法：视觉、红外与超声波技术的应用与发展,新建网站网络推广

栏目：网络营销发布时间：2024-12-25

本发明涉及自主跟随技术领域，尤其涉及一种基于移动机器人的自主跟随方法。背景技术：跟随移动机器人是一个服务于特定目标的热门研究领域。跟随移动机器人 ... 基于移动机器人的自主跟随方法：视觉、红外与超声波技术的应用与发展

本发明涉及自主跟随技术领域，尤其涉及一种基于移动机器人的自主跟随方法。

背景技术：

跟随移动机器人是一个服务于特定目标的热门研究领域。跟随移动机器人可以帮助人们在特定场合完成指定任务。例如，在机场或超市帮助人们搬运行李，在工厂仓库帮助整理货物，目前的跟随方法主要包括基于视觉的跟随技术、基于红外的跟随技术和基于超声波的跟随技术。

基于视觉的跟随技术是移动机器人的重要发展方向。这种机器人有两个重要的功能：目标识别和自主导航。然而，目前的跟随技术大多依赖于简单的传感器，往往只能跟随特定的人或物体，例如推出的机器人只是针对老年人或残疾人的轻型机器人，跟踪速度有限，实时性较差。此次推出的电动高尔夫球轮机器人只能替代部分劳动力，并且依赖于特定的超声波发射器。易受外界干扰且价格昂贵。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于移动机器人的自主跟随方法，解决了现有移动机器人在目标识别和自主导航方面实时性差、精度低、成本高的问题。

本发明可以通过以下技术方案来实现：

一种基于移动机器人的自主跟随方法，包括以下步骤：

步骤1、在跟随载体上设置图案，在跟随载体上设置摄像头，用于拍摄被跟随载体的视频；

步骤2、对跟随的包含图案的载体的运动视频进行处理，获取图案在运动视频的每一帧上的位置信息；

步骤3：从模式中提取特征，并与模式模板进行特征匹配。如果匹配成功，则执行步骤4；否则，返回步骤2；

步骤4：计算每帧图像上图案的最小外接矩形的形状信息，并确定此时跟随载体的运动方向；

步骤5：每隔一个执行周期重复步骤2～4，决定下一时刻跟随载体的运动方向。

进一步的，步骤二中获取图案在移动视频的每一帧图像上的位置信息的方法包括：

步骤一：对移动视频进行3×3中值滤波预处理，去除随机噪声；

步骤二。使用每帧图像中的图案作为前景，其他图像作为背景。使用三帧差分法对每一帧图像进行处理，得到二值图像；

步骤ⅲ：对每幅二值图像进行连通域处理，然后将前景连接成一个整体，记为；

步骤五：对图像中的图案进行最小外接矩形拟合，得到图案在每帧图像上的位置信息。

进一步地，在第三步中，采用SIFT特征提取算法提取模式的特征，并采用flann方法中的强力搜索方法对模式与模板进行特征匹配。

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