基于隨機森林與卡爾曼濾波的人體跟蹤方法研究.pdf

1、機器人發(fā)明以來,人類最大的夢想就是讓機器人在自己生活的各領域都能夠代替自己工作,服務機器人就是這個夢想的完成者。作為人類的替代品,服務機器人應該具有與人類相同的能力,其中最重要的就是能對復雜環(huán)境中的人體進行識別和跟蹤。當前的人體識別技術主要有:依靠紅外傳感器的人體熱輻射識別、依靠機器視覺的人體圖像識別。前者由于紅外傳感器的性質,存在著受環(huán)境背景輻射干擾巨大等缺點;后者由于依靠視覺,所以受光照影響。隨著激光雷達技術的成熟,該傳感器的價格逐

2、年降低使其成為服務機器人的標準配置,其不受環(huán)境影響的特性也使其成為了人體識別與跟蹤的最佳傳感器手段。本文提出了一種依靠激光雷達作為數(shù)據(jù)來源,使用人體下肢統(tǒng)計學特征訓練隨機森林分類器,從而完成對激光雷達數(shù)據(jù)分類識別,使用卡爾曼濾波器對經過識別的人體下肢進行預測跟蹤的復合系統(tǒng)。本文主要完成了以下工作:首先,提出了一種基于激光雷達信息與隨機森林分類器的人體下肢識別方法,該方法激光雷達反饋信息作為輸入媒介,依靠人體下肢的統(tǒng)計學特征選取不同年齡、

3、性別、著裝的人體下肢激光雷達數(shù)據(jù)集合訓練了一個高度可用的隨機森林分類器,使用該分類器可以識別99％以上的人體下肢圖像,根據(jù)人體步幅和步寬特征對經過識別的人體下肢進行配對從而構成了完整的人體下肢識別系統(tǒng)。其次,依據(jù)人體下肢識別系統(tǒng)提供的位置信息,本文實現(xiàn)了一個離散卡爾曼濾波的人體下肢跟蹤系統(tǒng),該跟蹤系統(tǒng)可以有效的預測運動中的人體下肢的位置從而實現(xiàn)人體的跟蹤。本文結合以上兩個系統(tǒng)實現(xiàn)了一套高度可用的服務機器人運動人體跟蹤系統(tǒng),并用該系統(tǒng)在日