[發明專利]多特征多傳感器的移動機器人運動人體跟蹤方法

有效

• 申請號: 201310136312.0
• 申請日: 2013-04-18
• 公開（公告）號: CN103268616A
• 公開（公告）日: 2013-08-28
• 發明（設計）人: 賈松敏;王爽;王麗佳;李秀智
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

1.一種多特征多傳感器的移動機器人運動人體跟蹤方法，其特征在于包括以下步驟：?

步驟一，利用RFID系統對在其附近攜帶無源標簽的人體進行粗定位；如果檢測到了標簽，轉下一步；否則，轉步驟四；具體方法如下：?

(1)建立RFID傳感器模型?

首先，將天線固定在室內某一位置，同時攜帶無源標簽的機器人在天線前方一固定區域內任意運動，記錄每一采樣間隔內天線的檢測數據與機器人位置；通過對實驗結果的統計學分析，確定單根天線的檢測區域，然后將兩根天線并排裝載到移動機器人上，根據單根天線的檢測區域劃分兩個天線的檢測區域；?

(2)進行目標粗定位?

將機器人天線前方的固定區域劃分成大小相等的柵格區域，根據利用貝葉斯公式計算每個柵格被檢測到標簽存在的概率P_t(E|O)：?

P_t(E|O)∝P(O|E)P_t-1(E)????????????????(1)?

式中，O表示標簽被檢測到事件，E表示標簽存在事件，P(E)表示標簽存在的概率；?

初始化柵格地圖中每個柵格的P(E)，在跟蹤過程中，機器人裝載RFID系統以檢測出現在機器人前方不同位置攜帶標簽的人體；根據RFID天線新的觀測信息，利用式(1)對柵格地圖中每個柵格的概率值P_t(E|O)進行迭代更新；最后將概率高于閾值的區域作為粗定位結果；?

步驟二，利用基于頭肩特征的自適應模板匹配算法對圖像中人體進行初定位；如果檢測到了人體，轉下一步；否則，轉步驟五；?

步驟三，利用基于多特征的mean-shift算法對圖像中人體精確定位；?

步驟四，利用擴展卡爾曼濾波算法預測人體運動狀態，具體方法如下：?

在機器人坐標系下EKF的狀態向量如下：?

x_r＝[X_r?Y_r?Z_r?X_r?Y_r]?

式中，[X_r,Y_r,Z_r]與[X_r,Y_r]分別是人在機器人坐標系的3D位置和水平移動速度；?

根據機器人的運動模型，機器人坐標系下的狀態方程可被描述如下：?

式中，控制向量為control_t=[v_l,v_r]，ΔX_r，ΔY_r分別代表t時刻人在機器人坐標系X軸和Y軸方向上的位移，Δθ為轉動的角度,w_t是過程噪聲；?

傳感器觀測到的人體3D位置為觀測量為相機觀測到的人體3D位置，觀測方程如下：?

式中，p_t為觀測噪聲，

步驟五，采用雙層協作定位機制對獲取到的目標位置信息進行篩選；?

步驟六，利用機器人跟隨控制算法控制機器人跟隨人體運動，具體方法如下：?

(1)確定隸屬函數、模糊集進行模糊化?

當人機距離和人機距離變化率較大時，采用三角形隸屬函數，保證機器人跟隨要求；當人機距離在安全范圍內時，主要考慮平穩性，采用高斯型隸屬函數；?

取X_r的模糊子集，在其論域中均劃分為5個集合：“最近(VN)”、“近(N)”、“正常(ZE)”、“遠(F)”、“最遠(VF)”；取v_px的模糊子集，在其論域中均劃分為5個集合：“負大(NB)”、“負小(NS)”、“正常(ZE)”、“正小(PS)”、“正大(PB)”；取v的模糊子集，在其論域中均劃分為5個集合：“很小(VL)”、“小(L)”、“中(M)”、“大(H)”、“很大(VH)”；取Y_r、v_py的模糊子集，在其論域中均劃分為5個集合：“負大(NB)”、“負小(NS)”、“正常(ZE)”、“正小(PS)”、“正大(PB)”；取K的模糊子集，在其論域中均劃分為5個集合：“很小(VL)”、“小(L)”、“中(M)”、“大(H)”、“很大(VH)”；通過試驗得到參數的有效論域：X_r∈[0,3]，v_px∈[-1,1]，v∈[0,200]，Y_r∈[-1,1]，v_py∈[-1,1]，K∈[0,3]；?

(2)建立控制規則?

控制規則用模糊條件語句來描述為：?

R_1i：if?Q₁=A_i?and?Q₂=B_i,then?v=C_i；?

R_2i：if?Q₃=D_i?and?Q₄=E_i,then?K=F_i；?

R_1i為基準線速度模糊控制器控制規則，R_2i為轉彎增益模糊控制規，Q₁表示人機垂直距離語言變量，Q₂表示人機垂直距離變化率的語言變量；Q₃表示人機水平距離語言變量，Q₄表示人機水平距離變化率的語言變量，v和K分別表示基準線速度和轉彎增益語言變量；它們的語言值在相應論域中的模糊子集分別為A_i、B_i、C_i、D_i、E_i、F_i；?

根據基準線速度模糊控制器調整機器人線速度，當人機垂直距離大于安全距離，為快速?跟隨目標，系統將增大機器人運動線速度；當人機垂直距離小于安全距離，減小線速度以保證人機之間的安全距離；當人機垂直距離過小，機器人停止運動以防人機碰撞；根據轉彎增益模糊控制器調整轉向增益，當人機水平距離過大時，轉向增益增大，轉彎半徑減小，通過快速調整轉向以保證目標在視野中心位置；?

(3)智能調速?

根據兩個模糊控制器的輸出v和K，并結合機器人運動模型，機器人左、右輪速度分別為：?

式中，2d為機器人兩輪間距。?