本文關(guān)鍵詞：基于圖像技術(shù)與粒子濾波融合新算法的機(jī)器人多目標(biāo)跟蹤

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【摘要】：機(jī)器人的目標(biāo)跟蹤技術(shù)是機(jī)器人定位導(dǎo)航技術(shù)中的重要一環(huán)。為了能夠精確的跟蹤機(jī)器人的位置和速度信息,文章提出了一種多方法融合的粒子濾波算法。該算法是采用圖像顏色直方圖結(jié)合高斯核函數(shù)挖掘特征數(shù)據(jù),融合粒子濾波改進(jìn)算法自動追蹤機(jī)器人目標(biāo)。此外,為了解決粒子濾波中樣本貧化,即在粒子濾波計算中很大一部分粒子重疊到一個單獨(dú)的點上的情況,需要重采樣計算解決此問題,但在重采樣過程中容易造成一些粒子丟失各向異性導(dǎo)致跟蹤精度降低,甚至跟蹤目標(biāo)失敗,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波提出了一種新型重采樣約束方法。實驗結(jié)果表明,基于顏色分布改善后的粒子濾波算法能有效的減少樣本分化問題,并且可以高精度的識別出移動、急轉(zhuǎn)和相遇的機(jī)器人目標(biāo)。
【作者單位】： 新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然基金(61262059,31460248) 新疆研究生科研創(chuàng)新項目(XJGRI2014026)
【分類號】：TP391.41;TP242
【正文快照】： 0引言目標(biāo)跟蹤是機(jī)器人導(dǎo)航的核心問題之一[1],是一種融合模式識別、圖像處理、人工智能等領(lǐng)域的高新技術(shù),在軍事和民用領(lǐng)域都有廣泛使用[2]。目前,自動跟蹤的算法有很多種類,比如卡爾曼濾波,擴(kuò)展卡爾曼濾波[3],標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法等。Ke-jiaBAI和Wei-ming LIU[4]在標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波

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本文編號：1255449