Kinect驱动的机器人目标追踪与避障技术

"基于Kinect的目标跟踪与避障_李格格1" 本文主要探讨了如何利用微软的Kinect传感器在室内环境下实现移动机器人的目标跟踪与避障功能。Kinect，以其独特的三维感知和人体识别能力，为机器人技术提供了一个创新的解决方案。作者李格格和沈建强来自上海理工大学光电信息与计算机工程学院，他们的研究集中在利用图像处理和分析技术，以提高机器人的自主导航能力。 在目标跟踪方面，研究中提到了Kinect提供的光学图像被用于实现机器人的视觉目标跟踪。由于Kinect具备人脸识别功能，这使得机器人在复杂的多目标环境中能准确识别并锁定特定目标，避免目标混淆。为解决目标移动速度过快导致跟踪丢失的问题，研究者引入了增量子空间的概念，该方法可以及时更新视频信息，确保机器人能够持续跟踪快速移动的目标。 避障功能是通过T-S模糊神经网络法实现的。相比于传统的避障算法，T-S模糊神经网络提高了避障策略的收敛性和适应性，使得机器人在面对动态环境中的障碍时能更灵活、更智能地作出反应。实验在名为CRX10的移动机器人上进行，结果显示，该系统不仅能有效地进行目标跟踪，还能同时实现避障功能。 这项工作结合了Kinect的先进技术与智能算法，为室内移动机器人的自主导航提供了一种高效的方法。通过优化目标识别和避障策略，提高了机器人的实用性，对于未来的机器人应用和研究具有重要的参考价值。关键词包括避障、人脸识别、移动机器人和目标跟踪，这表明该研究关注的核心在于如何利用Kinect的技术优势提升机器人的智能行为。中图分类号和文献标志码则表明该研究属于自动化和计算机科学领域的前沿研究。