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利用kalman滤波器结合递归最小二乘法(RLS)建立了一个基于模型的鲁棒跟踪器,该模型能够有效分割图像域内的目标,提取目标特征并在给定区域内实现连续跟踪。采用动态kalman滤波器自适应的更新目标模型的特征,实时的增加新的、稳定的图像特征,同时减少无效或影响较小的图像特征,随后由RLS来完成对既定特征目标的匹配搜寻。通过在FIRA Mirosot集控式足球机器人平台上的应用,该方法能够在规定区域内,有效的跟踪小球,且鲁棒性较强。