基于双层协作定位机制的移动机器人目标跟踪

为解决复杂环境下机器人目标跟踪问题,提出了基于双层协作定位机制的移动机器人目标跟踪方法。该方法根据射频识别(RFID)和立体视觉信息实现外层粗定位与内层精确定位的相互协作以提高目标定位精度。首先利用RFID系统对携带标签的目标进行粗定位,然后在立体视觉系统中根据自适应模板匹配算法与扩展卡尔曼滤波算法提取目标头肩特征及运动特征,以实现精确定位目标。最后根据智能调速算法控制机器人连续稳定地跟随运动目标。实验结果表明该方法对遮挡及目标突然转弯的跟踪问题有较强的鲁棒性。

基于双层协作机制的双向行人流仿真模型

针对现有行人仿真模型在行为特性表示不全面和建筑物空间结构表达、空间单元状态的动态存储及转换、仿真过程及结果可视化等方面存在的缺陷,提出了基于双层协作机制的双向行人流仿真模型.通过对南京地铁新街口站换乘通道内行人行为的实地观测,全面分析了行人在双向通道内的行为特征.在模型中的通道环境层,利用GIS技术进行栅格化并存入空间数据库,在仿真输出阶段应用可视化引擎将场景输出至图形界面;在行人行为层,基于Multi-agent和CA理论建立行人行为决策模型,构建的智能体考虑了行人个体特性和行为.通过计算机仿真,揭示了平均速度与仿真时间步、行人密度的关系.模型成功再现通道内双向行人流的编队成行及相变现象.