一种巡检机器人动态障碍物目标检测及跟踪方法

本发明涉及一种巡检机器人动态障碍物目标检测及跟踪方法,属于机器人技术领域。采用自适应欧式聚类算法对巡检机器人装载的激光雷达获得的点云信息进行聚类,获取障碍物目标类族;基于此,获取障碍物目标类族的三维目标框和目标框的中心点位置信息;最后,采用卡尔曼滤波对障碍物目标的中心位置信息进行建模,预测目标的运动轨迹。同时引入了等效测量值的数据关联算法对相邻两帧的目标的位置信息进行关联,从而实现动态障碍物的目标检测和持续跟踪。通过检测动态障碍物并持续跟踪,能够更好预测障碍物目标信息的运动轨迹,为巡检机器人避开动态障碍物提供有效信息输入。...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 13.02.2024
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Summary:本发明涉及一种巡检机器人动态障碍物目标检测及跟踪方法,属于机器人技术领域。采用自适应欧式聚类算法对巡检机器人装载的激光雷达获得的点云信息进行聚类,获取障碍物目标类族;基于此,获取障碍物目标类族的三维目标框和目标框的中心点位置信息;最后,采用卡尔曼滤波对障碍物目标的中心位置信息进行建模,预测目标的运动轨迹。同时引入了等效测量值的数据关联算法对相邻两帧的目标的位置信息进行关联,从而实现动态障碍物的目标检测和持续跟踪。通过检测动态障碍物并持续跟踪,能够更好预测障碍物目标信息的运动轨迹,为巡检机器人避开动态障碍物提供有效信息输入。
Bibliography:Application Number: CN202311503766