1.1研究背景

近年来随着计算机视觉技术和移动机器人技术的不断发展，人类越发觉得让机器人具有人眼的视觉能力是极为重要的。人类感知外界环境几乎完全依靠人眼的视觉，在人眼的视觉基础上产生了计算机视觉技术，其代替人眼实现场景的感知和理解。计算机视觉是一个涵盖图像处理、计算机图像学、模式识别、人工智能、几何学、概率统计等多学科交叉的技术。随着这些相关学科的发展，将吸引更多的学者从事计算机视觉技术的研究，不断地发展和完善其理论，在人类科技创新发展史上必将取得前所未有的成就。随着机器人技术的日益成熟，移动机器人越来越广泛应用于家庭及服务行业。在未知的、动态的室内环境中，要完成指定的任务，有效地检测与跟踪指定的目标是其最重要的基础任务。

1.2国内外研究现状分析

1.2.1移动机器人研究概况

移动机器人的研究大约始于1966年，当时美国的一家国际研究所设计了一种具有自主感知环境和行为规划能力的机器人，取名Shakey，它可以自动寻找木箱并推到指定的位置。80年代后，在美国斯坦福大学(Stanford University)设计了一款含有电视系统的机器人，该机器人能够利用立体视觉来定位三维空间中的物体并在行进的过程中自主绕开这些物体。在欧洲，法国的LAAS(Laboratory for Analysis and Architecmre of Systems)研制的HILARE机器人，配备了视觉传感器、激光测距仪和超声波传感器，具有地图构建、定位和导航、障碍物规避等功能。

到了1990年以后，WMR已经上升到了更高的层次，机器人变得更加智能，适应性更强，信息处理能力更强，更能在真实环境下完成人类指定的任务。美国的TRC公司研制了一款Helpmate机器人，该机器人能够帮助医护人员运送药品，减少医护人员的工作量，为病人争取更多的治疗时间。近些年，国外有些学者或公司针对室内移动机器人做了一些研究并很快取得了进展，如欧洲的Bremen高校研究的轮椅式机器人Friend和瑞士K—teain公司生产的嵌入式机器人Hemisson等，这些机器人产品都已经被大量生产和制造出来并得到广泛的应用。如今，WMR已经向着更加智能，传感器更加多样化，与人类交互更加方便灵活，用途更加广泛的方向发展。目前，世界各地也相继成立了各种机器人学研究机构和组织，例如美国和英国都相继设立了机器人学学会，每年定期举办会议，另外一些国家的大学也设立了机器人学学位。面对国际竞争的日趋激烈，我国在1986年3月启动并实施了“863”计划，目的是提高我国的自主创新能力，着力发展前沿技术，标志着智能机器人作为国家的重点研究计划。到现在为止，国家在WMR这一领域已经投入了大量资金，各大研究院所也积极地投入研究，WMR的研究水平得到了快速提升，并且已经涌现出了许多优秀的成果，部分成果已经可以和国际同类成果相媲美。清华大学研究出了一种适用于道路环境下运动的THMR．V实验平台，该机器人能够在校园道路环境中任意自主行驶，还能提供在高速公路上的道路检测等辅助驾驶功能。

1.2.2目标跟踪研究现状

随着计算机技术的发展，计算机在处理能力和存储空间上都得到了大幅度的提升，所以对视觉跟踪技术提供了硬件基础，对运动物体的分析研究在计算机视觉中占有重要的地位，对视频图像的分析在二维图像中引入时间相关性约束，更有利于学者们研究对复杂运动和高级活动识别等。

目标跟踪在计算机视觉中，主要是在复杂的场景中对目标实现检测、提取、识别和跟踪，给出其运动路径和姿态，经过分析完成对其跟踪过程。其中目标检测和跟踪是计算机视觉的难点也是重点，关系着对目标的高层识别和理解。近年来国内外纷纷投入到运动目标跟踪的研究，并带来了新的研究热潮。IBM和Maryland大学研发的W4系统，通过分析运动目标的形变实现了多行人的跟踪，实时的监控其活动信息，当发现危险可疑物体时能准确地识别。Foresti等学者将目标跟踪应用在驾驶系统，对附近车辆、行车道路等交通信息进行良好的估计，适合于复杂环境中的应用。国内外具有影响力的期刊和国际会议ICVV,CVPR,ECCV,ICIP,ICPR,IWVS等都搜集了大量运动目标跟踪研究的文章，对相关问题的研讨成果。国内浙江大学研发了基于立体视觉的客流监控系统，将立体视觉的视差图与聚类后的单目图像融合，提高了对复杂背景的抗干扰性并提高了跟踪的精度。

1.3研究目的