井下目标跟踪定位：无线感知与视觉融合提升精度

本文主要探讨了"无线感知与视觉融合的井下目标跟踪定位方法"这一主题，针对矿井环境中存在的非视距(NLOS)通信挑战，如有限的监控区域、目标遮挡以及多径干扰导致的定位精度降低和延迟问题。研究团队由张帆、李亚杰和孙晓辉组成，他们来自中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院，针对这些问题提出了创新性的解决方案。 该方法首先依赖射频识别(RFID)技术，通过无线感知手段收集井下目标的位置信息。RFID系统利用电磁波与目标物体交互，即便在视线难以触及的地方也能获取数据。然而，单一的RFID定位可能受环境因素影响，因此引入了视觉跟踪作为补充。通过摄像头捕捉移动目标，并结合图像处理技术解析出目标的位置信息。 融合阶段是关键环节，将RFID感知和视觉跟踪的信息进行加权融合，以提高定位的可靠性。这种方法考虑到了两种传感器信息的互补性，有效地平衡了无线感知的范围和视觉定位的精度。通过实验验证，相较于传统的RFID和视觉定位方法，该融合方法显著提升了定位精度，平均定位误差减少了62.8%，同时降低了计算耗时，节省了79.5%的时间。此外，该方法在存在噪声的复杂环境中表现出良好的鲁棒性，能够实现实时且精准的目标跟踪。 这项研究对于提升矿井监控系统的性能具有重要意义，特别是在安全监控和自动化作业中，能有效避免因定位不准或延迟引发的问题。作者张帆博士作为主要贡献者，专注于矿井监控与机器视觉等领域，他的研究成果对于改进井下环境下的目标定位技术有着深远影响。该论文发表于《矿业科学学报》，得到了国家重点研发计划和中央高校基本科研业务费专项资金的支持，显示出其学术价值和实用价值。 本文的研究成果提供了宝贵的参考，不仅对于矿井监控技术的发展有所推动，也为其他类似环境下（如地下空间或难以直接观测的环境）的目标跟踪和定位提供了新的思考方向。在未来，随着多源信息融合技术的进一步发展，此类方法有望在更广泛的领域得到应用。