Обнаружение и отслеживание объектов при движении мобильного робота с использованием обработки изображений

В настоящее время технологии мобильных роботов (МР) стремительно развиваются с целью выполнять задачи разведки на земле, под землей, на воде, под водой и в космосе. Для обеспечения управления движением МР в рамках этих разработок используются различные методы, такие как построение траекторий с использованием датчиков и камер. Основная задача данной статьи – изучение процесса обнаружения и отслеживания объектов при построении траекторий движения МР. В результате выполнения работ в режиме реального времени с использованием обработки видео с камеры видеонаблюдения были успешно обнаружены и выявлены параметры движения объектов. Полученные данные использовались для вычисления координат положения объектов в пикселях, что, в свою очередь, позволяет определить расстояние и угловую скорость МР. Для определения траектории движения МР полученное изображение обрабатывалось с помощью полнофункционального языка программирования MATLAB/Simulink. Это позволяет обеспечить точность вычислений и получить более детальную информацию о траектории движения МР. В целом, использование технологий мобильных роботов в различных сферах является актуальной и перспективной задачей для научных и инженерных исследований.

1. Swapnil R. Sawalakhe, Shilpa P. Metkar. Foreground background traffic scene modeling for object motion detection. Annual IEEE India Conference (INDICON). 2014;1–6. DOI: 10.1109/INDICON.2014.7030493.

2. Zhe Chena, Ruili Wang b,c,∗, Zhen Zhanga, Huibin Wanga, Lizhong Xu. Background foreground interaction for moving object detection in dynamic scenes. Information Sciences. 2019;483:65–81.

3. Mohammad Mahdi Dehshibi, Amir Vafanezhad, Jamshid Shanbehzadeh. Kernel-Based Object Tracking Using Particle Filter with Incremental Bhattacharyya Similarity. 13th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS). 2013;50–54.

4. Liu J., Zhong X. An object tracking method based on Mean Shift algorithm with HSV color space and texture features. Applied Sciences. 2019;22(3):6079–6090.

5. Patel C. I., Patel R. Gaussian Mixture Model Based Moving Object Detection from Video Sequence. International Conference and Workshop on Emerging Trends in Technology. 2011;1:698–702.

6. Hiren Mewada, Jawad F. Al-Asad, Amit Patel, Jitendra Chaudhari, Keyur Mahant and Alpesh Vala. A fast region-based active contour for non-rigid object tracking and its shape retrieval. PeerJ Computer Science. 2021;7(2):1–19.

7. Bovik Alan C. The essential guide to video processing. Elsevier Science; 2009.

8. Ching Wong, ShihAn Li, Chi Tai Cheng, Hoi Yi Wang. Fuzzy controller designed by GA for two-wheeled mobile robots. International Journal of Fuzzy Systems. 2007;9(1):22–30.

9. Youlian Zhu, Cheng Huang. An Improved Median Filtering Algorithm for Image Noise Reduction. International Conference on Solid State Devices and Materials Science. 2012;25:609–616.

10. Husein A.M., Calvin, David Halim, Raymond Leo, William. Motion detect application with frame difference method on a surveillance camera. Journal of Physics: Conference Series. 2019;1230(1):1–10.

11. Koteswara L. Rao, K. Sivanagi Reddy, and K. Pradeep Vinaik. Implementation of object tracking and velocity determination. International Journal of Information Technology and Knowledge Management. 2010;5(1):89–96.