【摘要】：針對多移動機器人目標識別及編隊跟蹤問題,提出一種基于點云協(xié)方差描述子的目標識別方法及編隊跟蹤控制方法.為降低機器人端機載處理器負荷,基于Web Socket協(xié)議搭建網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).在此基礎(chǔ)上,通過引入點云協(xié)方差描述子進行目標檢測,并利用支持向量機完成離線建模.結(jié)合支持向量機分類器與Kullback-Leibler Divergence(KLD)-Sampling自適應粒子濾波算法,實現(xiàn)目標部分遮擋下的在線識別,得到目標點云跟蹤位置信息.利用勢場函數(shù)和有向剛性圖論綜合設(shè)計編隊跟蹤控制器,實現(xiàn)多機器人編隊目標跟蹤.最后通過實物平臺進行實驗,結(jié)果表明,所提出的基于點云協(xié)方差描述子的多機器人目標識別與編隊跟蹤算法,與傳統(tǒng)方法相比,跟蹤收斂時間縮短4,s,跟蹤精度提高約2.5%,,通過搭載有限數(shù)量傳感器,可以更有效地解決多機器人編隊目標跟蹤問題.
[Abstract]:Aiming at the problem of target recognition and formation tracking of multi-mobile robots, a method of target recognition and formation tracking control based on point cloud covariance descriptor is proposed. In order to reduce the load of airborne processor on the robot side, the network architecture based on Web Socket protocol is built. On this basis, the point cloud covariance descriptor is introduced to detect the target, and support vector machine is used to complete the offline modeling. Combined with support vector machine classifier and Kullback-Leibler Divergence (KLD) Sampling adaptive particle filter algorithm, the online recognition under partial occlusion of target is realized, and the location information of target point cloud tracking is obtained. The formation tracking controller is designed by using potential field function and directed rigid graph theory to realize multi-robot formation target tracking. Finally, the experiments are carried out on the physical platform. The results show that the proposed multi-robot target recognition and formation tracking algorithm based on point cloud covariance descriptor can shorten the tracking convergence time by 4 s compared with the traditional method. The tracking accuracy is improved about 2.5%, and the problem of multi-robot formation target tracking can be solved more effectively by using a limited number of sensors.
【作者單位】： 天津大學電氣自動化與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61673294,61273092)~~
【分類號】：TP242

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