针对移动机器人的部分视觉定位问题停止了研讨。起首经由过程移动机器人视觉定位与方针跟踪体系供出方针质心特点面的地位工夫序列，然后正在剖析二次成像法获得方针深度信息的缺陷的根底上，提出了一种获得方针的空间地位跟运动信息的方式。该方式应用序列图象跟推广卡尔曼滤波，方针获得采取了HIS模子。正在移动机器人知足必然灵活的前提下，较正确天失掉了方针的空间地位跟运动信息。仿真成果验证了该方式的有效性跟可行性。

运动视觉研讨的是若何从变更场景的一系列分歧时辰的图象中提取出有关场景中的方针的外形、地位跟运动信息，将之使用于移动机器人的导航与定位。起首要估量出方针的空间地位跟运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位供给要害条件。

视觉信息的获得次要是经由过程单视觉方法跟多视觉方法。单视觉方法布局简略，制止了视觉数据融会，容易实现及时监测。若是应用方针物体的多少外形模子，正在方针上取3个以上的特点面也可能获得方针的地位等信息。此方式须保障该组特点面正在分歧坐标系下的地位关联同等，而关于普通的双目视觉体系，坐标的计算误差常常会毁坏这类关联。

采取正在机器人上装置车载摄像机这类部分视觉定位方法，本文对移动机器人的运动视觉定位方式停止了研讨。该方式的实现分为两部门：起首采取移动机器人视觉体系供出方针质心特点面的地位工夫序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后经由过程推广卡尔曼滤波方式估量方针的空间地位跟运动参数。

1.方针成像的多少模子

移动机器人视觉体系的坐标关联如图1所示。

此中O-XYZ为世界坐标系；Oc-XcYcZc为摄像机坐标系。此中Oc为摄像机的光心，X轴、Y轴离别与Xc轴、Yc轴跟图象的x，y轴平行，Zc为摄像机的光轴，它与图象立体垂直。光轴与图象立体的交点O1为图象坐标系的原点。OcO1为摄像机的焦距f.

图1移动机器人视觉体系的坐标关联

没有思量透镜畸变，则由透视投影成像模子为：

式中，Z′=［u，v］T为方针特点面P正在图象坐标系的二维坐标值；为P面正在世界坐标系的坐标；为摄像机的光心正在世界坐标系的坐标；dx，dy为摄像机的每一个像素离别正在x轴与y轴标的目的采样的量化因子；u0，v0离别为摄像机的图象中间O1正在x轴与y轴标的目的采样时的地位偏移量。经由过程式便可实现面P地位正在图象坐标系跟世界坐标系的变更。