动态多行人环境中基于最优交互避碰的机器人导航

摘要：

在动态的多行人环境中,服务机器人仅依赖于自身传感器、以第一人称视角自主导航时.机器人自主定位的不确定性以及对周围行人运动状态估计的不确定性均增加,这给机器人导航决策带来了困难.为解决这个问题,提出一种基于最优交互避碰的机器人自主导航法.本方法采用一种改进的粒子PHD滤波法即NP-PHDF法跟踪多个行人的状态.NP-PHDF法结合了卡尔曼粒子滤波及PHD滤波优点,因此它可以跟踪数目变化的多个目标,能够跟踪突然的加减速以及急转弯运动,并且能够抵抗遮挡.同时,与基于粒子滤波的机器人自主定位法类似,NP-PHDF法使得行人运动状态的不确定性能够以粒子的分布来度量.为降低状态估计的不确定性,本文提出一种"圈粒子"的粒子圈存法从粒子的分布中提取机器人和行人的真实状态.算法的有效性在实际场景实验中得到了验证.

关键词：移动机器人、自主导航、动态的多行人环境、最优交互避碰

所属期刊栏目：26

分类号：TP2;O4

资助基金：上海市闵行区产学研项目2016MH018

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：110-115