外文翻译--视觉跟踪问题向鲁棒非线性控制挑战.doc

国际性刊物.关于鲁棒非线性控制Int.J.鲁棒非线性控制2000；10:875-888视觉跟踪问题:向鲁棒非线性控制挑战艾伦泰勒保蒙美国亚特兰大GA30082号格鲁吉亚工学院电子和计算机研究部门视觉跟踪问题:向鲁棒非线性控制挑战摘要：视觉跟踪是在控制活动图象中关键性问题之一。因为模型中存在不可靠性和噪音信号、使它变成鲁棒控制中一挑战性问题。在此论文中、我们将概略一些涉及的关键问题和一些可能的解答方案，我们想需要联系机器视觉和多刻度图像处理技术来实现这个工作任务。特别地，我们会概略一些必需的方法例如：计算机视觉和图像处理包含光学流程图在内、活动的轮廓（横向振荡），和几何学上的被驱动流程。该论文如此也便会有指导意义。版权2000约翰怀利和几个有限公司关键字：目视跟踪鲁棒控制视觉运动活动轮廓光学流程通用换算图像处理1.引言在这论文里、我们考虑那些被控制的跟踪眼运动活动图象问题。这个问题的解决方案需综合控制理论、信号处理和计算机视觉等技术。我们想表明有可能由利用能适应的鲁棒控制与信号处理通用换算方法以及计算机视觉形状识别理论协同一起来处理此问题，跟踪是一基点控制问题即我们需要的输出的遵循或跟踪基准信号，或相当于我们想使那跟踪误差相对于一些定义明确的标准（说能量、能力、峰值、等等.)尽可能小的。即使镜头推进存在的一些干扰是一典型控制问题、这个手头上的问题是很难和挑战性，因为有非常不确定的自然干扰性。一个可以认为眼球运动跟踪问题是在一人机连接的环境之下。特别地，我们将推断计算机用户视觉运动，哪个动作是用户打算完成的。例如：在电脑荧屏上打开一个文件夹、展开一下拉菜单项等等。这类电脑跟踪系统将作为包含我们的视觉跟踪方法学一个具体的实例。重要强调是已经有相当多在测量视觉运动方面的研究已经在被控制的实验室环境下完成、何况研究上已经在应用中用到此知识。从此我们将考虑接下来在大范围中跟踪问题的适应性，包括机器人、远距操纵的车辆，并且飞行员带瞄准器的飞行帽当前也正在发展中。后者是系统的结合钢盔支柱头和视觉跟踪能力以分辩隶属的正确的视线。显而易见，正当的开发跟踪观察者眼睛的人类视觉系统的那动态特性将导致大大幅度削减传输中所需要的信息。关于视觉跟踪和眼运动（与大量的信息一样）的讨论多半被发现在参考1-4中.我们应该明白视觉跟踪问题不同于标准追踪问题，因为反馈信号是用图像感应器测量的。尤其是，它必须在经由计算机视觉运算法提取而且在被用于控制回之前被一个推论运算法解释。反应速度是关键性因素。因为明显的理由、一视觉跟踪系统应该是尽可能的非侵入的。眼球运动通过由灰度或红外线照相机或由一系列感应器得到的获取图象来完成跟踪的.该图像是经过解析来求出眼睛和头部的相对运动的。该低能级数据获取和识别的完成是经由一通用换算技术得到的。此技术提供许多优越性。第一，它使得信号处理的查找和医学上的图象获取过程明朗化、它导致实时信号捕获和了解程序快速化。识别将利用一通用换算方法和一新的计算理论形式来完成。因此、从该视频信息交换窗的控制点出发、我们有一跟踪问题在非常不可预测的干扰哪个我们想使其衰减的。注意到该不可靠应归于传感器噪音（典型的）、该算法的构成如上所述（不可测性求出起重要作用、各种各样的假设的可能性、等等.)，和模型不定性。我们应该注意到论文将拥有指导气息。实际上，我们的一个关键目的是引进从活动图象到该鲁棒控制共同体的一些核心概念。我们坚信共同体便会从研究彼此方法和问题得益。尤其是、因为视觉跟踪和该眼球运动跟踪的特有的课题、该鲁棒控制在明确地处理不可靠性的技术我们将要在接下来做相应的讨论。2.视觉跟踪视觉跟踪存在许多论文，通过利用视力在货车交货、特别是在机器人共同体（看例如、涉及1,2,5-9，和那参考在那里面的.)代表性地、该问题定位在本研究中是通过利用视觉跟踪服务机械手（或一等值的难题）。该动机于使用视力在这一体制中是非常清晰的，那就是说，该综合计算机视觉和控制可以是用到改善测量，因为改善图像处理技术和硬件中、机器人技术到达指向就是要视觉信息可以变成不可分割那部分反馈信号。因为问题带有少量不定性、单纯的PID控制器已经使用，并且越来越用于嘈杂的系统、能适应的方案以及随机建立的已经使用的线性二次高斯控制器。许多控制原理图已经建议使用视觉信息来控制回路。这已经绵亘传感零件到表征多级控制结构应用范围而言、傅里叶描述符，和局部图像分析法；看参考9-11，和那里面的参考。以光学的流程为基础的有好的方法已经被当作机械手的计算一个主要成份使用驱动信号（阅读详细的，请参考7,8，和我们以下的论述）。的确，因为在一个图像中的一个物体由光亮式样组成,如同物体搬进空间一样光亮也是式样。光学的流程然后是光亮的明显运动式样；参考12。在标准的假定之下,被提供的一个静态的目标和一台感人的照相机(或相等地,一个静态的物体和一台感人的照相机),一个可以在快速时写下象平面上对象凸出点的时差。若干方法已经讨论适合于计算此速度。此知识也将能用来跟踪图像。让我们考虑追踪一个计算机荧屏上的目标具体问题。然后我们有唯一的一二维的跟踪目标点，我们为简单起见假定那目标周旋于原子能飞机垂直于光轴照相机，如果那照相机移动然后带有翻译速度的移动:Xy和旋转速度盎司（就那照相机设计）而言、可能形成二维的跟踪问题如同下述适合于一个目标。让电压互感器标志目标的投影在象平面区域，T然后在视觉上跟踪保持稳定的电压互感器达到查找照相机翻译和转动盎司（就那照相机设计）。有类似的描述适合于跟踪的零件。现在由此机构，就可以写下运动的照相机光流产生的Z形线时差，而其控制变量是由包括照相机的跟踪运动在内的流程所给定的。那可执行代码程序带表格可能在参考13、7查到，并且无须涉及我们现在所讨论的课题.重点是产生的系统可能被写入标准状态的空白表格之后离散化(同那定时在.之间二相邻帧)之后接纳那表格。x(n+1)=x(n)+Tru(n)=Td(n)+v(n)z(n)=x(n)+w(n)这里,d是外界产生的干扰,v是噪音，称做适合于模型不定性，z是是那量度与噪声分量w一起。(所有的矢量都包含在。.状态向量由x，y和摇晃因素形成的跟踪误差构成的)。有许多重要的控制问题与这样的设备有关系、当然，一个人量度延迟（我们想工作实时）和抽样时间选择的问题。但是我们感觉有许多深刻地和很多难题，必须被编址合理可选择的控制策略成功之前。换句话说,一般说来不定性（vandw）是塑造成均匀频谱噪声。这模型是保守的，没有加入使用帐户任何可能噪声环境的结构。现代鲁棒控制一个关键贡献考虑了的结构不定性（参考14和以及里面其他内容）。在我们现在的情形中，我们倡导深刻的研究有关不定性方面的问题。这将导致信号处理的关键元素，尤其是，新的强大的计算机通用换算方法.计算机视觉形状识别理论以汉密尔顿-雅各比理论为基准将会起到一个关键角色。以下我们将讨论此话题，尤其是讨论更多明确地处理那眼球运动信息并在反馈电路使用它的方法。3、眼睛运动信息当许多研究已经完成眼睛运动测量的时候，少量研究已经在应用中采用这些知识。一些侵入的视觉跟踪技术测量角膜和视网膜电势差而其他的人正在使用fit精密地轨道飞行器角膜的隐形眼镜。非侵入的技术识别零件位于眼睛的图像上，比如虹膜或瞳孔或那角膜的界限条件反射的眼睛敏感的光线，并且从此零件推论出运动的眼睛，所以此零件的运动还可以应归于头部的运动，重要的是跟踪若干零件并求出此零件差速运动。例如：、电学上近红外眼睛跟踪系统使用角膜表面反射的光的相对运动而且反射视网膜跟随用户的目光。关于眼睛跟踪技术的好的调查报告参考3,15.也可以参考手册16。大部分从事利用眼球运