一种基于PHD滤波的群体机器人分布式多目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于PHD滤波的群体机器人分布式多目标跟踪方法，包括S1：在初始状态下，群机器人在给定的约束边界内随机分布，根据多机器人位置坐标和权重，构造Power图，划分搜索区域；S2：求解每个机器人对应的Power单元的加权质心；S3：所有的机器人开始由当前位置X移动至对应的h_i(0)，收集相关量测信息，计算归一化常数，更新Power图；S4：根据量测数据，更新PHD并将新PHD作为权值，执行S2，获得新的质心位置坐标；S5：重复S3和S4，直至机器人视野里出现目标；S6：机器人发现目标后，观测目标的运动状态，利用当前雷达测量信息与加速度之间的函数关系，实时估算出加速度扰动量，进行加速度方差自适应调整，保持对该目标的同步追踪。