随着机器人和人工智能的快速发展,智能机器人已经成为研究的热点。与传统工业机器人相比,其对外界的感知能力强,能在非结构环境下完成动态、复杂、灵活、精细的作业,具有巨大的研究及应用价值。对于智能机器人而言,实现人体目标跟随是人机协作的前提和基础,对跟随机器人的研究有着非常重要的研究价值。本文在分析目标跟踪算法的国内外研究现状的基础上,提出了基于RGB-D信息的移动机器人人体目标跟随方法,实现了复杂环境下人体目标的跟随。本文的主要工作如下:(1)针对传统MeanShift算法由于窗口不能自适应变化导致目标跟偏甚至跟丢的问题,提出了一种窗口自适应的MeanShift目标跟踪方法,通过深度图像上的距离信息更新目标的跟踪窗口,采用主分量分析法联合卡尔曼滤波器更新目标的尺寸大小和方向。(2)针对窗口自适应的MeanShift目标跟踪方法由于目标遮挡或背景颜色相近导致目标跟丢的问题,联合图像深度信息,提出了一种基于自适应Kalman滤波的人体目标跟踪方法。通过移动机器人与目标之间的相对位置关系建立移动机器人跟随模型,并采用假设检验的方式,引入自适应参数,设计自适应卡尔曼滤波器,对系统的状态进行预测和估计。(3)采用华硕Xtion Pro相机、PC及DFROBOT机器人设计移动机器人人体目标跟随系统,对本文算法进行实现并应用。最后,对全文工作内容进行了总结,分析了本文人体目标跟踪算法的优势和不足,并对其未来改进的方向进行了展望。