Abstract En mobil robot måste uppfatta rörelser av externa objekt för att utföra uppgifter framgångsrikt i en dynamisk miljö. Vi föreslår en uppsättning algoritmer för flera rörelsespårning från en mobil robot utrustad med en monokulär kamera och en laser Rangefinder. De viktigaste utmaningarna är 1. att kompensera robotens ego-rörelse för extern rörelsedetektering, och 2. att hantera övergående och strukturellt buller för robust rörelsespårning. I våra algoritmer uppskattas robotens ego-rörelse direkt med hjälp av motsvarande funktionsuppsättningar i två på varandra följande bilder, och positionen och hastigheten för ett rörligt objekt uppskattas i bildrymden med hjälp av flera partikelfilter. Uppskattningarna sammansmältes med djupinformationen från laserrangefindern för att uppskatta den partiella 3D-positionen. De föreslagna algoritmerna har testats med olika konfigurationer i utomhusmiljöer. Algoritmerna var utplacerade på tre olika plattformar; det visades att olika typer av ego-rörelse framgångsrikt eliminerades och partikelfiltren kunde spåra rörelser på ett robust sätt. Spårningsalgoritmens realtidsförmåga demonstrerades genom att den integrerades i en robotkontrollslinga.
För att spåra människor i en rörlig miljö föreslog Jung och Sukhatme REF ett probabilistiskt tillvägagångssätt för att flytta objektdetektering när man använder en enda kamera på en mobil robot i utomhusmiljöer.
Real-time Motion Tracking from a Mobile Robot
{'venue': 'TO APPEAR IN INTERNATIONAL JOURNAL OF SOCIAL ROBOTICS SPECIAL ISSUE ON PEOPLE DETECTION AND TRACKING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}