基于ROS的移动机器人核相关目标跟踪方法的优化设计

摘要：

针对小型移动机器人跟踪人体运动目标时,因光照变化或人体快速运动导致跟踪准确率降低甚至跟踪失败的问题,提出人体足部运动模型引导下的核相关滤波跟踪算法(kernel correlation filter guided by motion model,MMKCF).该算法通过建立足部运动模型预估视频跟踪中双脚位置,获得核相关滤波跟踪算法的目标检测区域,有效解决了跟踪框的漂移.基于外场实际拍摄的4组人体行走视频进行了目标跟踪实验,对比了MMKCF, KCF等5种算法的跟踪性能.实验结果表明,在光照变化以及目标快速运动时,MMKCF算法的平均跟踪准确率约为0.77,远高于其他4种跟踪算法.最后在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下将MMKCF算法应用于TurtleBot机器人目标跟踪,成功地完成了人体快速移动时的足部跟踪,验证了所提算法具有较强的鲁棒性和实时性.

关键词：移动机器人、目标跟踪、运动模型、核相关滤波、机器人操作系统

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;榆林市科技计划;西安理工大学研究生竞赛培育项目

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1967-1975