Abstract Att upptäcka och spåra människor är en nyckelfunktion för robotar som verkar i befolkade miljöer. I detta papper använde vi en multisensorfusionsmetod som kombinerar tre typer av sensorer för att upptäcka människor med RGB-D-seende, laser och en termisk sensor monterad på en mobil plattform. Kinect sensorn erbjuder en rik datauppsättning till en betydligt låg kostnad, men det finns vissa begränsningar för dess användning i en mobil plattform, främst att Kinect algoritmer för att upptäcka människor förlitar sig på bilder som fångas av en statisk kamera. För att klara dessa begränsningar bygger detta arbete på kombinationen av Kinect och en Hokuyo-laser och en termopile-sensor. Ett partikelfiltersystem i realtid förenar den information som tillhandahålls av sensorerna och beräknar målets position med hjälp av probabilistiska ben- och termiska mönster, bildegenskaper och optiskt flöde i detta syfte. Experimentella resultat utförda med en mobil plattform i ett Science Museum har visat att kombinationen av olika sensoriska signaler ökar tillförlitligheten hos de personer som följer systemet.
REF använde en laserscanner, tillsammans med RGB-D-T-sensorerna, för att upptäcka människor och följa dem.
RGB-D, Laser and Thermal Sensor Fusion for People following in a Mobile Robot
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}