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同时机器人定位与人体跟踪的多源感知协作粒子滤波方法
引用本文:钱堃,马旭东,戴先中,房芳. 同时机器人定位与人体跟踪的多源感知协作粒子滤波方法[J]. 机器人, 2008, 30(6): 1
作者姓名:钱堃  马旭东  戴先中  房芳
作者单位:东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏,南京,210096;东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏,南京,210096;东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏,南京,210096;东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏,南京,210096
基金项目:国家863计划资助项目 , 国家自然科学基金资助项目  
摘    要:提出了分布式多传感器协作的条件粒子滤波算法以解决人与机器人位置的联合概率分布估计问题.全局视觉系统中,各视角独立运行图像平面上基于粒子滤波的目标跟踪,并利用地平面单应关系实现多视角目标主轴同步融合.视觉观测进一步与机器人激光数据以顺序滤波方式异步融合,提出包含人体位置假设的激光似然场模型以提高对机器人位姿误差的鲁棒性,并引入基于Kullback-Leibler距离的自适应采样以降低描述联合分布所需的粒子数目.实验验证了该方法能够在具有观测噪声且人—机位置均不确定的情况下利用多传感器协作实现基于地图的同时机器人定位与人体跟踪.

关 键 词:条件滤波  同时定位与跟踪  多传感器协作粒子滤波

Multisensor Collaborative Particle Filters for Simultaneous Robot Localization and People-Tracking
QIAN Kun,MA Xu-dong,DAI Xian-zhong,FANG Fang. Multisensor Collaborative Particle Filters for Simultaneous Robot Localization and People-Tracking[J]. Robot, 2008, 30(6): 1
Authors:QIAN Kun  MA Xu-dong  DAI Xian-zhong  FANG Fang
Affiliation:QIAN Kun MA Xu-dong DAI Xian-zhong FANG Fang(Key Laboratory of Measurement , Control of Complex Systems of Engineering of Ministry of Education,School of Automation,Southeast University,Nanjing 210096,China)
Abstract:A conditional particle filter algorithm with distributed multisensor collaboration is proposed for joint estimation of the position of people and the pose of the coexisting robot.In global vision system,particle filter-based target tracking in the image plane is performed by each view whilst synchronized principle axes are integrated across views using ground plane homography.The visual observation is further asynchronously incorporated with the laser data using sequential particle filtering,in which a smoo...
Keywords:conditional filter  simultaneous localization and tracking  multisensor collaborative particle filter  
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