扩展2维环境中的移动机器人多人体目标跟踪

移动机器人如何自主实现人体目标的检测与跟踪是服务机器人研究领域中的关键问题之一.在深入分析单目视觉和激光测距特性的基础上,文章首先针对室内场景进行扩展2维环境建模研究,并提出在该环境下的人体目标分段模型构建与自主辨识方法.为了有效实现对多个人体目标的同时跟踪,本文提出了一种基于非恒速运动模型和卡尔曼滤波对多人体目标进行有效匹配与跟踪的方法.实验表明本文所提方法能有效的克服目标旋转、部分遮挡和重叠以及光线明暗变化给人体目标跟踪带来的影响,具有较好的鲁棒性和实用性.

基于广义S变换的多人微多普勒特征分析

微多普勒特征是运动目标的独特特征,可为目标分类识别提供依据。人体行走是典型的非刚体运动,其雷达回波中包含多个频率分量,且分量之间频率重叠严重,因此对其进行微多普勒特征分析难度较大。首先构建人体行走模型及其雷达回波模型,然后以广义S变换为分析工具,对人体主要部位、单人行走和两人行走进行微多普勒特征分析,提出应该以脚部、小腿和躯干部的微多普勒特征作为人体行走识别的主要特征,为后续深入研究人体微多普勒特征奠定了基础。