未知环境基于单目次优视差的多模滤波目标跟踪算法

• 作者: 付光远 伍明 岳敏 黄帅
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 同时定位与地图构建 多模滤波 次优视差 控制策略
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与多媒体计算
• 页码范围: 864-868
• 页数: 5页
• 分类号: TP249
• 字数: 4729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071535

摘要

在未知环境下基于单目视觉的机器人同时定位、地图构建和目标追踪的耦合问题(SLAMOT)中,需要足够的视差才能满足目标跟踪的可观性条件.同时,针对目标运动的不确定性以及系统对于目标运动方式的未知性,提出一种基于次优视差的多模滤波目标跟踪算法.首先,采用目标不确定性椭球投影面积变化最大的方向为次优视差方向,并将其作为机器人视差控制方向;然后,采用多模滤波算法计算目标各种运动方式的概率;其次,对各运动方式的目标状态进行估计,最后根据各运动方式的概率加权估计出目标状态.另外,考虑到工程应用中应减小能耗,因此,在满足目标跟踪要求的条件下,降低视差速度.仿真实验表明:视差速度为0.3 m/s时,次优视差算法的残差均值为0.16m,而启发式算法、多模滤波算法、传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的残差均值为0.25 m、0.06m和0.16m.在视差速度较低时,所提算法也能满足目标跟踪的可观性条件,具有较强的工程应用价值.