【摘 要】
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本文针对目前机器人在仅依赖自身视觉传感器的行人避让中,存在检测盲区的缺陷,提出一种基于全局视觉的机器人自主避让行人控制方法.采用Kinect深度相机获取的人体信息进行关
【机 构】
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北京建筑大学 电气与信息工程学院,北京100044
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本文针对目前机器人在仅依赖自身视觉传感器的行人避让中,存在检测盲区的缺陷,提出一种基于全局视觉的机器人自主避让行人控制方法.采用Kinect深度相机获取的人体信息进行关节模型匹配,完成人体检测;为了实现人体追踪,对传统的KCF(核相关滤波)算法进行改进,改进方法在目标被完全遮挡,导致追踪失败的情况下,能够快速重新检测到目标;通过基于目标颜色特征的方法获取机器人的位置信息,根据人机实时相对位置及运动状态,进行机器人的避让控制.实验表明,本文提出的方法在人体检测时间低于30ms的情况下,能够确保98％的人体追踪成功率,保证整个系统实时性和准确性.
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