本项目专注于开发一种先进的移动机器人技术，旨在实现高效且精准的目标识别及追踪。该系统利用了人工智能和传感器融合技术，增强了机器人在动态环境中的自主导航能力。
移动机器人技术是人工智能与自动化领域中的一个重要分支，其研究目标是在复杂环境中使机器人能够自主移动并执行任务。为了实现这一目标，研究人员不断改进机器人的环境感知、决策及运动能力。在人类居住的环境中，让机器人和谐共存，并提供更优质的服务至关重要。
基于Mecanum轮移动机器人平台的研究引入了金字塔光流算法（Pyramid optical flow algorithm）和CamShift算法，以预测移动物体的速度与趋势。通过分析目标的颜色特征信息，机器人能够快速准确地识别并跟踪目标，在复杂环境中提升运动规划及执行任务的能力。
光流技术用于估计图像序列中物体的运动模式，它通过对连续帧间像素变化计算得出光流场来推断出物体速度和方向。金字塔光流算法通过构建图像金字塔结构提高对快速移动对象及大场景处理能力。CamShift（Continuously Adaptive Mean Shift）算法则利用目标颜色分布模型持续更新适应其在运动中色彩的变化，实现连续跟踪。
研究采用Visual Studio 2010与OpenCV 2.4.9进行软件开发。Visual Studio是一个广泛使用的集成环境，适合各种应用包括移动机器人控制程序的编写；而OpenCV则是开源计算机视觉库，提供大量图像处理及机器学习函数。通过这些工具，移动机器人能从环境中获取二维图像信息，并提取目标特征以供算法进一步处理。
这项研究还得到了国家自然科学基金（NSFC）和北京市机器人仿生与功能重点实验室的支持。国家自然科学基金会资助基础科学研究项目；而该实验室则专注于推动机器人技术的发展及其在各领域的应用能力，致力于提升机器人的适应性和反应速度。
研究表明，通过不断优化算法及提高智能水平，未来的移动机器人将在服务人类方面发挥更大作用，特别是在需要共存的环境中执行复杂任务。这些进步不仅增强了自主性、环境适应能力和响应速度，还为未来机器人技术的应用开辟了更广阔的空间。
5星
