基于激光雷達(dá)的室內(nèi)機(jī)器人行人檢測(cè)、跟蹤容易受到復(fù)雜背景的影響。針對(duì)這種情況,提出一種基于似然域背景差分的行人檢測(cè)、跟蹤和跟隨系統(tǒng)。利用即時(shí)定位與地圖構(gòu)建算法獲得陌生環(huán)境的二維柵格地圖,通過蒙特卡洛定位獲得機(jī)器人在地圖中的后驗(yàn)位姿,利用似然域模型分割出前景對(duì)應(yīng)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)后,進(jìn)行行人的檢測(cè)、跟蹤以及跟隨。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)使行人檢測(cè)準(zhǔn)確率提升3.49%,平均檢測(cè)時(shí)間縮短近32%,有效降低復(fù)雜背景對(duì)多行人檢測(cè)與跟蹤的影響,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)目標(biāo)行人的實(shí)時(shí)跟隨。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(01)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

實(shí)驗(yàn)硬件平臺(tái)

如圖2所示，在完成環(huán)境地圖構(gòu)建后，先利用蒙特卡洛定位確定機(jī)器人位姿。如果定位失敗則直接進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類，否則進(jìn)行似然域背景差分，只對(duì)提取到的前景對(duì)應(yīng)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類，避免復(fù)雜背景對(duì)后續(xù)行人檢測(cè)與跟蹤的干擾。最后根據(jù)一定的規(guī)則對(duì)行人跟蹤器輸出的跟蹤目標(biāo)進(jìn)行判斷，如存在目標(biāo)行人，則讓機(jī)器人對(duì)目標(biāo)行人進(jìn)行自動(dòng)跟隨，否則結(jié)束進(jìn)入下一個(gè)掃描幀的循環(huán)。2 建圖與定位

GMapping算法具有不依賴激光雷達(dá)性能、不需要大量計(jì)算資源、建圖精確等優(yōu)點(diǎn)，故本文選用其來構(gòu)建環(huán)境地圖。圖3為圖1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)在一個(gè)辦公室內(nèi)運(yùn)行GMapping算法后得到的柵格地圖。圖中白色部分表示該區(qū)域不被占據(jù)；黑色部分則表示該區(qū)域被障礙占據(jù)；灰色則是狀態(tài)不明，一般是被障礙隔擋無(wú)法探測(cè)或未建圖區(qū)域；數(shù)字對(duì)應(yīng)背景差分實(shí)驗(yàn)位置。2.2 蒙特卡洛定位

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]移動(dòng)機(jī)器人SLAM關(guān)鍵問題和解決方法綜述[J]. 楊雪夢(mèng),姚敏茹,曹凱.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(07)
[2]基于Adaboost和碼本模型的手扶電梯出入口視頻監(jiān)控方法[J]. 杜啟亮,黎浩正,田聯(lián)房.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(09)
[3]激光雷達(dá)引導(dǎo)下的紅外圖像中行人檢測(cè)[J]. 魏麗,丁萌,曾麗娜,曾麗君.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(23)
[4]大數(shù)據(jù)聚類算法綜述[J]. 海沫.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(S1)
[5]基于局部特征的車載紅外行人檢測(cè)方法研究[J]. 王國(guó)華,劉瓊,莊家俊.  電子學(xué)報(bào). 2015(07)
[6]基于梯度方向和強(qiáng)度直方圖的紅外行人檢測(cè)[J]. 朱聰聰,項(xiàng)志宇.  計(jì)算機(jī)工程. 2014(12)



本文編號(hào)：3294265