分布式激光雷达协作感知：服务空间中精准的人类定位与跟踪

本文主要探讨了在服务空间中，特别是在人与机器人共同工作的环境中，如何有效地进行人的定位与跟踪。针对这一问题，研究者提出了一个基于分布式激光雷达的协作感知方法。该方法的关键步骤包括以下几个方面： 首先，对激光雷达获取的原始数据进行统计检验，将数据分为静态和动态两部分。静态数据主要用于激光雷达自身的位置标定，通过这些数据，可以消除背景干扰，提高定位精度。这是通过利用激光雷达的稳定特性来确定其相对于环境的准确位置。 动态数据则实时传输到服务器，通过无线网络进行数据同步，确保所有激光雷达在同一时间采集的数据能够同步处理。这样做可以避免因时间延迟导致的定位误差，并将多台激光雷达的观测数据融合在一起，增强定位的可靠性和鲁棒性。 接下来，采用迭代最近点算法对每帧的动态数据进行轮廓模型匹配，识别出不同的目标。这种算法通过比较不同轮廓之间的相似性，能够有效地区分出目标对象，提高了目标检测的精度。 为了实现实时跟踪，研究者采用了基于位置-速度的关联门策略。通过对相邻两帧的检测目标进行关联，根据目标在连续帧中的位置变化和运动速度，建立起目标间的关联关系，实现了对动态目标的持续跟踪。 实验结果显示，该方法在解决人的定位与跟踪问题上表现出较高的性能，尤其是在定位精度和跟踪成功率上，相较于基于视觉的定位跟踪方法有显著的优势。这表明，利用分布式激光雷达进行定位跟踪，不仅能够克服视觉传感器在复杂环境下的局限性，还能提供更稳定、精确的定位结果，对于服务空间中的人机协作具有实际应用价值。