Abstract-En av grundläggande frågor för service robotar är människa-robot interaktion. För att utföra en sådan uppgift och tillhandahålla önskade tjänster, dessa robotar måste upptäcka och spåra människor i omgivningen. I detta dokument föreslår vi en lösning för mänsklig spårning med en mobil robot som implementerar multisensordatafusionstekniker. Systemet använder en ny algoritm för laserbaserad bendetektering med hjälp av den inbyggda laserseriesökaren (LRF). Tillvägagångssättet är baserat på erkännandet av typiska benmönster extraherade från laserskanning, som också visar sig vara mycket diskriminerande i belamrade miljöer. Dessa mönster kan användas för att lokalisera både statiska och gående personer, även när roboten rör sig. Dessutom upptäcks ansikten med hjälp av robotens kamera, och informationen sammansmältes till benens position med hjälp av en sekventiell implementation av ocented Kalman filter. Den föreslagna lösningen är möjlig för servicerobotar med liknande enhetskonfiguration och har framgångsrikt implementerats på två olika mobila plattformar. Flera experiment illustrerar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt och visar att robust mänsklig spårning kan utföras i komplexa inomhusmiljöer.
Nicola Bellotto m.fl. REF tillämpade multisensordatafusionstekniker och använde den inbyggda laserupphittaren (LRF) för laserbaserad bendetektering.
Multisensor-Based Human Detection and Tracking for Mobile Service Robots
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}