【摘 要】
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移动机器人通过跟随领航员以实现导航是一种便捷的导航方式。针对行人引领导航中的领航员定位问题,提出了一种基于视觉的行人引领导航方法。该方法利用卡尔曼滤波器预测领航
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61633020);北京市自然科学基金(4161002)
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移动机器人通过跟随领航员以实现导航是一种便捷的导航方式。针对行人引领导航中的领航员定位问题,提出了一种基于视觉的行人引领导航方法。该方法利用卡尔曼滤波器预测领航员的位置和尺度,并基于深度神经网络的行人检测器提供的结果更新滤波器的状态。为了关联检测结果和卡尔曼滤波器预测结果,提出了2个指标用于衡量两者之间的关联性。其中,为了提高在多个行人中辨认领航员的可靠性,创新性地引入了一个孪生神经网络,使用该网络全连接层提取的特征作为候选人的特征描述子,并通过计算特征之间的余弦距离来验证检测器检测到的行人身份。此外,当
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