高精度四足机器人轨迹跟踪的鲁棒Camshift算法

Camshift算法常用于提取轨迹和轨迹跟踪,但是存在背景噪声干扰大及曲线抖动剧烈的问题。本文提出鲁棒Camshift算法克服原有的背景噪声大等问题,采用KNN算法对背景进行分割,并采用卡尔曼滤波方法对信号进行前处理,消除曲线抖动剧烈的问题。随后本文对现有的四足机器人轨迹进行提取,并遵从实测步态数据的提取流程,将步态数据提取出来。并将鲁棒Camshift算法在线检测的实测步态数据与理论步态数据对比,验证了算法的可行性。