【摘 要】
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基于视觉传感的特定目标跟踪由于视觉信息处理存在迟滞,使得目标跟随的及时性和性能都受到很大的影响,本文提出一种新的方法,通过灰色预测模型对目标运动意图进行建模,修正机
【机 构】
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上海交通大学自动化系教育部系统控制与信息处理重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(61221003)
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基于视觉传感的特定目标跟踪由于视觉信息处理存在迟滞,使得目标跟随的及时性和性能都受到很大的影响,本文提出一种新的方法,通过灰色预测模型对目标运动意图进行建模,修正机器人动作来补偿不确定时延对系统性能造成的影响.首先,考虑环境条件和目标跟踪的非线性非高斯的特点,引入粒子滤波算法进行运动的预测估计,得到目标物体在视觉传感视野中的位置状态;进而基于强化学习算法不需要环境模型的特点,结合实际场景需要,设计加入人意图推理的强化学习算法,得到目标物体位置状态到跟踪动作空间的映射.本文提出的思路和方法在NAO仿人机器人平台上实现了跟随人运动的功能.实验验证了该方法的有效性和可靠性.
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