基于点云协方差描述子的多机器人目标识别与编队跟踪

摘要：

针对多移动机器人目标识别及编队跟踪问题,提出一种基于点云协方差描述子的目标识别方法及编队跟踪控制方法.为降低机器人端机载处理器负荷,基于WebSocket协议搭建网络架构.在此基础上,通过引入点云协方差描述子进行目标检测,并利用支持向量机完成离线建模.结合支持向量机分类器与Kullback-Leibler Diver-gence(KLD)-Sampling自适应粒子滤波算法,实现目标部分遮挡下的在线识别,得到目标点云跟踪位置信息.利用势场函数和有向刚性图论综合设计编队跟踪控制器,实现多机器人编队目标跟踪.最后通过实物平台进行实验,结果表明,所提出的基于点云协方差描述子的多机器人目标识别与编队跟踪算法,与传统方法相比,跟踪收敛时间缩短4,s,跟踪精度提高约2.5%,,通过搭载有限数量传感器,可以更有效地解决多机器人编队目标跟踪问题.

关键词：点云数据、协方差描述子、支持向量机、势场函数、多机器人编队跟踪

所属期刊栏目：50

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61673294,61273092.Supported bythe National Natural Science Foundation of China,61673294 and ,61273092

在线出版日期：2017-12-07（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：1160-1168