擴展二維環(huán)境中移動機器人多人體目標(biāo)跟蹤.pdf

1、如何自主實現(xiàn)人體目標(biāo)的檢測與跟蹤是自主機器人研究領(lǐng)域的關(guān)鍵問題之一。此類問題中目標(biāo)的前景觀測是核心。傳統(tǒng)的基于單目視覺的目標(biāo)跟蹤算法主要以已知的目標(biāo)模型為依據(jù)，在圖像數(shù)據(jù)中全局搜索目標(biāo)。這些前景觀測方法受限于已知目標(biāo)模型，且計算復(fù)雜、處理速度慢，難于對目標(biāo)進行實時跟蹤。此外，在實際應(yīng)用中現(xiàn)有跟蹤算法常受諸多因素制約，如人體目標(biāo)的出現(xiàn)和消失位置不固定、運動軌跡多樣、目標(biāo)的遮擋和目標(biāo)本身的旋轉(zhuǎn)等。 為了提高在實際環(huán)境中檢測人體目標(biāo)的

2、準(zhǔn)確率，本文結(jié)合單目視覺和激光測距特性，構(gòu)建了擴展二維環(huán)境模型，并基于該環(huán)境模型建立了新的人體模型。此模型不僅有深度和高度信息，同時還有豐富的顏色信息，從而有助于在室內(nèi)和走廊環(huán)境中快速地檢測出人體目標(biāo)。 本文實現(xiàn)了基于貝葉斯框架下的多人體目標(biāo)檢測與跟蹤。在人體目標(biāo)檢測算法中，首先用激光測距系統(tǒng)快速地從環(huán)境中提取出候選人體目標(biāo)，然后根據(jù)擴展二維環(huán)境中的坐標(biāo)變換關(guān)系，獲取圖像中的目標(biāo)范圍，最后引入多部分檢測策略辨識出人體目標(biāo)。在此基

3、礎(chǔ)上，為了有效地持續(xù)跟蹤多個人體目標(biāo)，提出了多區(qū)段的人體分布顏色模型及其動態(tài)更新策略，以消除環(huán)境光線明暗變化、目標(biāo)旋轉(zhuǎn)和局部遮擋的影響。另外，本文還提出了非恒速的運動模型，以預(yù)測人體的運動趨勢。通過應(yīng)用于移動機器人平臺所獲得的實驗結(jié)果和數(shù)據(jù)的分析討論，論證了所提出方法的有效性和實用性。 進一步，本文將人體目標(biāo)跟蹤問題從單機器人延伸到多機器人領(lǐng)域，提出了多機器人人體目標(biāo)跟蹤策略。此策略以“分而治之”的思想，解決了在復(fù)雜大場景下人體