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機(jī)器人未知環(huán)境如何使用單目次優(yōu)視差進(jìn)行多模濾波目標(biāo)跟蹤算法

2019-03-28 | rar | 0.73 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  在未知環(huán)境下基于單目視覺的機(jī)器人同時(shí)定位、地圖構(gòu)建和目標(biāo)追蹤的耦合問題(SLAMOT)中,需要足夠的視差才能滿足目標(biāo)跟蹤的可觀性條件。同時(shí),針對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的不確定性以及系統(tǒng)對(duì)于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方式的未知性,提出一種基于次優(yōu)視差的多模濾波目標(biāo)跟蹤算法。首先,采用目標(biāo)不確定性橢球投影面積變化最大的方向?yàn)榇蝺?yōu)視差方向,并將其作為機(jī)器人視差控制方向;然后,采用多模濾波算法計(jì)算目標(biāo)各種運(yùn)動(dòng)方式的概率;其次,對(duì)各運(yùn)動(dòng)方式的目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),最后根據(jù)各運(yùn)動(dòng)方式的概率加權(quán)估計(jì)出目標(biāo)狀態(tài)。另外,考慮到工程應(yīng)用中應(yīng)減小能耗,因此,在滿足目標(biāo)跟蹤要求的條件下,降低視差速度。仿真實(shí)驗(yàn)表明:視差速度為0.3 m/s時(shí),次優(yōu)視差算法的殘差均值為0.16m,而啟發(fā)式算法、多模濾波算法、傳統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法的殘差均值為0.25 m、0. 06 m和0.16 m。在視差速度較低時(shí),所提算法也能滿足目標(biāo)跟蹤的可觀性條件,具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。

  隨著計(jì)算機(jī)和感知技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)器人領(lǐng)域逐漸成為學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。未知環(huán)境下機(jī)器人目標(biāo)跟蹤是指移動(dòng)機(jī)器人在陌生環(huán)境中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的空間狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)的過程。而目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)是以移動(dòng)機(jī)器人自身狀態(tài)估計(jì)為基礎(chǔ)的,要在未知環(huán)境中實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人自身狀態(tài)估計(jì),實(shí)際就是解決同時(shí)定位與地圖構(gòu)建( Simultaneous Localization andMapping, SLAM)問題。實(shí)際就是解決機(jī)器人SLAM問題。因此,未知環(huán)境F機(jī)器人目標(biāo)跟蹤所研究的是機(jī)器人同時(shí)定位、地圖構(gòu)建與目標(biāo)跟蹤( Simultaneous Localization, Mappingand Object Tracking, SLAMOT) 問題,它能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人對(duì)自身狀態(tài)、環(huán)境狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)的同時(shí)估計(jì)。

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