基于机器视觉的运动目标跟踪一直是计算机视觉、机器人与人工智能、图像处理和模式识别等领域中非常活跃的研究课题。作为一个有着广泛应用背景的研究领域,基于机器视觉的运动目标跟踪吸引了大批研究学者参与,许多国外研究机构也将其列为重要研究方向,并已取得了很多成果。但是一般意义上的跟踪技术还远未成熟,要开发出真正鲁棒、实用的跟踪应用系统还需要解决大量的问题。本文以AS-R全自主机器人为研究平台,研究基于机器视觉的移动机器人对运动目标的跟踪技术及算法展开研究。论文的主要工作研究如下:1.设计一种用于机器人在近距离跟踪运动目标的简化型摄像机标定模型。2.实现目标跟踪,机器视觉系统所要完成的相关预备工作进行详细介绍,包括图像预处理、颜色空间模型的选择、图像分割、摄像机标定及特征提取过程所涉及到一些方法。并根据机器人所处的实际环境选取或设计更符合系统要求的算法。例如,选择YUV空间模型作为实时图像分割使用。3.设计一种基于位运算的改进型快速颜色类别判断方法。该方法可以减少判断颜色类别时,系统读取内存数据时,将十进制转换成二进制位所花的时间,来大幅度减少判断的时间。利用该方法还可以一次性同时判断出所有的目标颜色类别。4.设计一种基于贪心预测算法的改进型CamShift快速跟踪算法。即利用贪心算法的思想来快速预测跟踪目标在下一刻的位置,并将该位置作为CamShift迭代起始点,来大幅度减少CamShift的迭代次数,从而极大地提高了机器人对运动目标跟踪的实时性和鲁棒性。5.设计一套可以更稳定、快速地跟踪运动目标的自适应调节机器人姿态的方案,以及机器人在跟丢运动目标情况下的处理方式。即根据运动目标偏离机器人视场中心情况,来自适应调节机器人两轮速度或云台的摆动角度的算法,来使机器人能够更稳定地跟踪运动目标。