擴展二維環(huán)境中移動機器人多人體目標跟蹤.pdf

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

2、準確率，本文結合單目視覺和激光測距特性，構建了擴展二維環(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，從而有助于在室內和走廊環(huán)境中快速地檢測出人體目標。 本文實現(xiàn)了基于貝葉斯框架下的多人體目標檢測與跟蹤。在人體目標檢測算法中，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，然后根據擴展二維環(huán)境中的坐標變換關系，獲取圖像中的目標范圍，最后引入多部分檢測策略辨識出人體目標。在此基

3、礎上，為了有效地持續(xù)跟蹤多個人體目標，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、目標旋轉和局部遮擋的影響。另外，本文還提出了非恒速的運動模型，以預測人體的運動趨勢。通過應用于移動機器人平臺所獲得的實驗結果和數據的分析討論，論證了所提出方法的有效性和實用性。 進一步，本文將人體目標跟蹤問題從單機器人延伸到多機器人領域，提出了多機器人人體目標跟蹤策略。此策略以“分而治之”的思想，解決了在復雜大場景下人體