引导机器人目标跟踪与运动预测研究与实现

目录

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第一章 绪论

1.1 选题背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 移动服务机器人

1.2.2 移动机器人目标跟踪算法研究现状

1.2.3 目标定位技术研究现状

1.2.4 目标状态预测技术研究现状

1.3 研究内容和技术路线

1.3.1 研究内容和方法

1.3.2 技术路线

1.3.3 内容安排

第二章 核相关滤波目标跟踪

2.1 核相关滤波相关知识点

2.1.1 岭回归

2.1.2 循环矩阵

2.1.3 引入核技巧

2.2 核相关滤波算法

2.2.1 训练滤波器

2.2.2 快速检测

2.2.3 模型更新

2.2.4 核相关滤波算法框架

2.3 核相关滤波算法不足之处

2.4 本章小结

第三章 模型与尺度高置信度更新策略的核相关滤波行人跟踪

3.1 引言

3.2 尺度自适应改进

3.3 目标模型检测的置信度判断

3.3.1 遮挡判断

3.3.2 卡尔曼滤波抗遮挡机制

3.4 目标尺度检测的置信度判断

3.5 OURS算法运行流程

3.6 OURS算法的实验与性能评估

3.6.1 实验环境

3.6.2 行人目标的仿真对比实验

3.6.3 非行人目标的仿真对比实验

3.6.4 算法实时性对比

3.6.5 性能评估

3.7 OURS目标跟踪算法真实环境实验

3.8 本章小结

第四章 行人目标深度方向定位研究

4.1 Kinect图像坐标系

4.2 Kinect V2相机标定

4.3 深度数据滤波去噪

4.3.1 滤波方法

4.3.2 滤波结果对比

4.4 去除环境背景信息

4.4.1 深度概率直方图

4.4.2 直通滤波

4.5 人物目标深度方向定位

4.6 本章小结

第五章 行人目标运动状态预测

5.1 行人目标坐标转换系统

5.2 行人目标的全局坐标定位结果研究

5.3 多项式拟合卡尔曼滤波算法

5.3.1 最小二乘拟合多项式基本原理

5.3.2 数据拟合模型评价

5.3.3 卡尔曼滤波预测模型

5.4 多项式拟合卡尔曼滤波预测结果分析

5.5 本章小结

第六章 引导机器人运动优化研究与应用

6.1 引导机器人系统平台

6.2 引导机器人运动学建模

6.3 引导机器人地图构建与路径规划

6.3.1 地图构建

6.3.2 路径规划

6.4 优化路径规划中机器人的速度

6.5 引导机器人全局实验

6.5.1 ROS系统中节点的建立

6.5.2 实验结果与分析

6.6 本章小结

第七章 结论与展望

7.1 结论

7.2 后续工作及展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢