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系統識別號 U0002-0310201409434600
中文論文名稱 使用移動的RGB-D感測器偵測與追蹤移動物體
英文論文名稱 Detection and Tracking of Moving Objects Using a Moving RGB-D Sensor
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 102
學期 2
出版年 103
研究生中文姓名 鄭紹廷
研究生英文姓名 Shao-Ting-Cheng
學號 601370249
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2014-07-11
論文頁數 52頁
口試委員 指導教授-王銀添
委員-楊智旭
委員-張文中
中文關鍵字 線上物件模型  狀態估測  視覺式感測 
英文關鍵字 On-Line Object Model  State Estimation  Visual Sensing. 
學科別分類 學科別應用科學機械工程
中文摘要 本研究使用微軟Kinect感測器實現機器人同時定位與建圖、以及移動物體追蹤等任務。Kinect可以感測RGB彩色影像與影像深度(D),提供影像特徵三維座標初始化所需的訊息。研究議題包括:發展Kinect感測器校準的程序;應用Kinect感測器在未知環境中,執行同時定位與建圖任務;規劃線上物件模型建立的程序,使用物件模型輔助移動物體的偵測、辨識、與追蹤。
英文摘要 This thesis presents an algorithm of moving object detection and tracking for robot concurrently localization, mapping and moving object tracking in dynamic environment. Kinect can capture RGB color image and image depth (D) to provide the information of three-dimensional coordinates for initializing image features. Research topics in this study include: calibration of Kinect RGB and D sensors; application of Kinect sensors in an unknown environment to implement the tasks of simultaneous localization and mapping; development of on-line object model for moving objects detection, identification, and tracking.
論文目次 目錄

摘要 Ⅰ
目錄 Ⅱ
第1章 序論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2文獻探討 1
1.3 研究範圍 2
1.4 系統說明 2
第2章EKF SLAM 3
2.1擴張型卡爾曼過濾器 3
2.2狀態運動模型 3
2.3靜態地標與移動物件 4
2.4單眼視覺量測模型 6
第3章 RGB-D感測器 9
3.1微軟Kinect感測器 9
3.2影像校準 9
3.3 RGB與IR影像歪斜校準 12
3.4地標初始化 13
第4章 測驗結果與分析 14
4.1 PC-based控制器 14
4.2 Ground truth 14
4.3 Robot SLAM 17
第5章 物件模型建立與辨識 20
5.1 物件模型建立 21
5.2 建模的特徵管理 24

5.3物件辨識 24
5.4物件發生位置搜尋與物件重現 27
第6章 物件模型輔助移動物體追蹤 31
6.1靜止攝影機偵測動態特徵 31
6.2移動攝影機偵測動態特徵 31
6.3移動特徵點的追蹤 33
6.4以物件模型追蹤移動物體 34
6.5以物件模型輔助移動物體的量測 35
第7章 移動物體追蹤實測結果與分析 37
7.1使用特徵點法與物件模型方法追蹤移動物體(攝影機固定) 37
7.2使用特徵點法與物件模型方法追蹤移動物體(攝影機移動) 42
第8章 研究成果與討論 47
8.1研究成果 47
8.2未來研究方向 47
第9章 參考文獻 48
第10章 附錄A 50

圖目錄

圖2.1透視投影法示意圖 8
圖2.2左攝影機與地標位置示意圖 8
圖2.3左攝影機與地標位置示意圖 8
圖3.1 Xbox 360 Kinect感測器 9
圖3.2 matlab計算結果之像素座標圖 11
圖3.3(a) RGB影像 12
圖3.3(b)深度影像 12
圖3.3(c) IR影像 12
圖3.4(a)原RGB影像 13
圖3.4(b)原IR影像 13
圖3.4(c)校準後RGB影像 13
圖4.1筆記型電腦 14
圖4.2地面實況軌跡 15
圖4.3第100張圖像 15
圖4.4第690張圖像 16
圖4.5第1200張圖像 16
圖4.6第1690張圖像 16
圖4.7第2140張圖像 16
圖4.8第3710張圖像 17
圖4.9第4825張圖像 17
圖4.10第10張圖像 18
圖4.11第800張圖像 18
圖4.12第1500張圖像 18
圖4.13第2594張圖像 18
圖4.14 地圖地標數量與取樣頻率 19
圖4.15 在XYZ軸估測標準差 19
圖5.1 物件模型訓練流程 23
圖5.2(a)原始影像 23

圖5.2 (b)訓練影像 23
圖5.2 (c) k-mean分群成4群 24
圖5.2 (d) 空間發生分佈 24
圖5.3 物件辨識流程 27
圖5.4 (a)偵測測試影像的特徵 27
圖5.4 (b)投票空間 27
圖5.4 (c)局部放大 27
圖5.4 (d)相對位置計算 27
圖5.5 (a) x0~x7於空間中 30
圖5.5 (b)mean-shift vector 30
圖5.5 (c)均值移動 30
圖5.6 物件中心搜尋流程 30
圖5.7 (a)物件重現 30
圖5.7 (b)框住物件 30
圖6.1 攝影機靜止時偵測動態物體示意圖 31
圖6.2 本質矩陣與極線的概念圖 33
圖6.3 移動物體上特徵點追蹤的範例 34
圖6.4 物件模型追蹤的範例 35
圖6.5 以物件模型輔助移動物體的量測 36
圖7.1 解說圖 37
圖7.2 0th影像:系統啟動 38
圖7.3 8th影像:建立地圖 38
圖7.4 132th影像:動態特徵偵測 39
圖7.5 136th影像:物件模型辨識與量測情形 39
圖7.6 158th影像:持續追蹤物件元件 40
圖7.7 186th影像:持續追蹤物件元件 40
圖7.8 202th影像:持續追蹤物件元件 41
圖7.9 226th影像:持續追蹤物件元件 41

圖7.10 0th影像:系統啟動 42

圖7.11 19th影像:建立地圖 43
圖7.12 272th影像:建立地圖 43
圖7.13 280th影像:線上物件模型建立與初始化物件元件狀態 44
圖7.14 329th影像:持續追蹤物件元件 44
圖7.15 399th影像:持續追蹤物件元件 45
圖7.16 444th影像:持續追蹤物件元件 45
圖7.17 484th影像:持續追蹤物件元件 46
表目錄

表3.1 Kinect規格表 9
表3.2攝影機內部參數 11
表3.3影像修正模型參數 11
表3.4求解的雙線性模型之係數 12
表4.1筆記型電腦規格表 14
表4.2 地面實況和估計值 15
參考文獻 參考文獻
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論文使用權限
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