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第48卷第7期上海交通大学学报V0L48No．7

2014年7月JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITYJu1．2O14

文章编号：1006—2467(2O14)07—1039—07+1052

CTF定位策略下基于多特征的智能机器人目标跟踪

贾松敏，王爽，王丽佳，李秀智

(1．北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京100124；

2．河北工业职业技术学院信息工程与自动化系，河北石家庄050000)

摘要：针对复杂环境下机器人目标跟踪问题，提出由粗到精定位策略下基于多特征的智能机器

人目标跟踪方法．该方法首先利用射频识别系统实现目标粗定位，然后采用自适应模板匹配算法、

改进核函数的连续自适应均值飘移算法及扩展卡尔曼滤波算法提取目标头肩形状、衣服颜色与运

动特征，实现精确定位．最后根据人机运动状态设计基于模糊规则的智能调速控制器，实时自动调

整机器人的基准线速度与转弯增益，以稳定跟随运动目标．实验结果表明，该方法能有效保持人机

之间的安全距离，对遮挡、相近颜色背景干扰及目标突然转弯的跟踪问题有较强的鲁棒性．

关键词：智能机器人；目标跟踪；由粗到精定位策略；多特征

中图分类号：TP391．4文献标志码：A

HUmanTrackingBasedonMulti—FeatureforIntelligentRobot

UndertheCTFLocatingStrategy

JIASong—rain。WANGShuang，WANGLi—jia～，LIXiu—zhi

(1．CollegeofElectronicInformationandControlEngineering，BeijingUniversityofTechnology，

Beijing100124，China；2．DepartmentofInformationEngineeringandAutomation，

HebeiCollegeofIndustryandTechnology，Shijiazhuang050000，China)

Abstract：Torealizeahumantrackingtaskinaclutteredenvironment，amethodofmulti—featurebasedhu—

mantrackingundertheCTF(coarse—to—fine)locatingstrategywasproposed．Theproposedmethodlocated

thetargetfromaRFIDsystemcoarsely．Then，thesilhouetteofthehead—shoulder，theclothcolorand

motionfeaturewereextractedtolocatethetargetaccuratelybyusingtheprocessingtechniquesincluding

adaptivetemplatematchingalgorithm。improvedCamshiftandExtendedKalmanFilter．Atlast，anintelli—

gentgearshiftcontrollerbasedonfuzzyrulesconsideringthemotionstateofthetargetandtherobotwas

utilizedtodrivetherobot．Theexperimentalresultsshowthatthepresentedmethodcankeeptherobotin

asuitabledistancefromthetargetandhandletheproblemofocclusion，asuddenturn，andcomplicated

background．

Keywords：intelligentrobot；targe