基于ROS的人物跟踪机器人系统研究
近年来，目标跟踪、SLAM技术不断升级。本文基于ROS机器人以SLAM技术和人物跟踪技术为核心，设计了可以在大型场合跟踪人物和自主返回初始位置的机器人系统。研究和工作内容包括： （1）搭建机器人软硬件平台。设计了适合人物跟踪的小车机械结构，开发了相应的底层驱动装置、多传感器装置的选型和布局。基于ROS机器人控制系统搭建了人机交互、导航和视觉跟踪功能模块。 （2）建立机器人数学模型。基于两轮差速模型计算获取了机器人动态坐标系，同时建立了机器人本体和各传感器模块的静态坐标系，合并转化为坐标系树。 （3）实现建图、定位和导航功能。基于上述建立的坐标系树，利用Gmapping算法实现定位、建图功能；利用A*算法、DWA算法实现全局和局部路径规划功能。 （4）改进MDnet人物跟踪模型。针对人物重叠情况下跟踪丢失和运算时间长的问题，增加了像素对齐和遮挡判断两个网络层。与原模型相比，改进后跟踪成功率提升了15.6%，跟踪平均时间减少了24%。
人物跟踪机器人系统;改进MDnet模型;数学模型
中国计量大学
硕士
控制工程
陈锡爱;陈昌安
2020
中文
TP242
2022-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）