基于图像技术与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪

发布时间：2017-12-05 16:26

  本文关键词：基于图像技术与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪

  更多相关文章： 机器人导航 目标识别 图像技术 核函数 重采样约束法 颜色直方图

【摘要】：机器人的目标跟踪技术是机器人定位导航技术中的重要一环。为了能够精确的跟踪机器人的位置和速度信息,文章提出了一种多方法融合的粒子滤波算法。该算法是采用图像颜色直方图结合高斯核函数挖掘特征数据,融合粒子滤波改进算法自动追踪机器人目标。此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题,但在重采样过程中容易造成一些粒子丢失各向异性导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,结合标准粒子滤波提出了一种新型重采样约束方法。实验结果表明,基于颜色分布改善后的粒子滤波算法能有效的减少样本分化问题,并且可以高精度的识别出移动、急转和相遇的机器人目标。
【作者单位】： 新疆大学机械工程学院;
【基金】：国家自然基金(61262059,31460248) 新疆研究生科研创新项目(XJGRI2014026)
【分类号】：TP391.41;TP242
【正文快照】： 0引言目标跟踪是机器人导航的核心问题之一[1],是一种融合模式识别、图像处理、人工智能等领域的高新技术,在军事和民用领域都有广泛使用[2]。目前,自动跟踪的算法有很多种类,比如卡尔曼滤波,扩展卡尔曼滤波[3],标准粒子滤波算法等。Ke-jiaBAI和Wei-ming LIU[4]在标准粒子滤波

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

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【共引文献】

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8 崔丽珍;李蕾;赫佳星;史明泉;;煤矿井下基于虚拟Radio-map及Markov链的定位算法[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2014年06期

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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中国重要报纸全文数据库 前4条

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中国博士学位论文全文数据库 前2条

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中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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本文编号：1255449