基于视觉的行人引领移动机器人导航方法研究

移动机器人通过跟随领航员以实现导航是一种便捷的导航方式。针对行人引领导航中的领航员定位问题,提出了一种基于视觉的行人引领导航方法。该方法利用卡尔曼滤波器预测领航员的位置和尺度,并基于深度神经网络的行人检测器提供的结果更新滤波器的状态。为了关联检测结果和卡尔曼滤波器预测结果,提出了2个指标用于衡量两者之间的关联性。其中,为了提高在多个行人中辨认领航员的可靠性,创新性地引入了一个孪生神经网络,使用该网络全连接层提取的特征作为候选人的特征描述子,并通过计算特征之间的余弦距离来验证检测器检测到的行人身份。此外,当卡尔曼滤波器跟踪领航员失败时,综合考虑检测结果和孪生网络的判断结果重新初始化卡尔曼滤波器,以实现持续的领航员定位。视频实验和物理机器人实验验证了所提出的方法的有效性和可靠性。