免费论文：多智能体系统的视觉导航运动控制

在数字视频处理和计算机视觉领域的各种应用中，目标的检测和跟踪是其中最重要，也是最基本的一项任务。一些较流行的应用包括自治车辆导航，机器人控制，基于运动的识别，视频压缩，基于视觉的控制，人机接口，医学成像，增强现实和视频场景监控等。尽管在计算机视觉领域，目标的检测和跟踪技术已经研究了十多年，但它仍是一个非常活跃的研究领域。 本文以实现基于机器视觉的多运动体协调控制系统为应用背景，开发出了一种可以使用单目摄像机有效识别目标物体位置姿态信息的图像识别方法，其中主要的创新工作有：(1)利用相似性理论开发出了一种简单实用的色彩相似性度量。在系统使用HSV颜色空间的前提下，将该相似性度量和离线学习的方法进行结合，可以有效地提取出图像中的主要目标颜色和背景颜色，并将它们进行量化分类，从而加大了系统中不同颜色之间的差异性，为之后的图像分析工作提供了便利的基础。(2)提出了一种改进型的特征聚类模式识别算法。原本的特征聚类寻优算法的收敛半径较小，并且收敛速度较慢，不适合目标移动速度较快的实时图像跟踪系统。经过改进后使用了一种自适应的参数调节方法，使该算法的收敛半径明显变大，并在识别精度和计算复杂度上有少许改良。(3)在完成图像处理算法的开发后，尝试进行了多运动体协调控制系统的整体实现，其中主要涉及到硬件实验平台的搭建和系统控制软件的编写两方面工作。由于系统实现牵扯到许多类似硬件兼容性、软件运行效率的细节问题，所以本文在后面的章节只给出了整体的设计思路，以及一些重要模块的功能和它在系统中所处的位置。 本文绝大部分的研究工作都是基于普通实验室用PC机和Activmedia公司生产的P3-DX移动机器人进行的，所提出的一些新想法和新思路都是比较易于实现的，而且也都在研究过程中经过了实验的验证。所以，希望本文的一些相关结论能对移动机器人的开发起到些许的借鉴作用。

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