基于Kinect的移动机器人目标跟踪与避障技术

"该资源是一篇发表于2013年的工程技术论文，主要研究如何采用Kinect设备实现移动机器人的目标跟踪与避障功能。文章针对Kinect在应用中的盲区和噪声问题，提出了一种基于统计的局部地图更新方法，以确保障碍物信息的有效性和准确性。同时，通过改进人工势场法，增加了安全区域的概念，优化了机器人通过狭窄通道的能力。实验证明，使用Kinect的系统能够在执行跟踪和避障任务时表现优秀，可替代传统的测距传感器。关键词包括移动机器人、Kinect、人工势场、避障和目标跟踪。" 本文详细探讨了在移动机器人领域，如何利用微软的Kinect传感器进行目标跟踪与避障。传统上，移动机器人通常依赖测距雷达和摄像机来感知环境，但这些设备往往成本高且复杂。相比之下，Kinect以其较低的成本和较高的三维空间感知能力，成为了一个有吸引力的替代方案。 文章指出，Kinect在实际应用中存在盲区和测量噪声的问题。为解决这些问题，研究者提出了一种创新的方法：基于统计的局部地图更新。这种方法的核心是动态维护一个局部地图，存储可能影响机器人运动的障碍物信息。通过统计分析，可以有效地减少由于噪声导致的误报，从而提高障碍物检测的可靠性。 此外，论文还引入了人工势场法，这是一种常用于机器人路径规划和避障的经典算法。但传统的势场法在处理狭窄通道时可能遇到困难。为改进这一点，研究者提出增加安全区域的概念，这有助于机器人过滤掉那些对其运动没有实际影响的障碍物信息，提升通过狭窄空间的能力。 实验部分，研究者在差动驱动的移动机器人上验证了这个系统。结果显示，使用Kinect的系统不仅能够成功地跟踪目标，还能有效避开障碍物，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。 这篇论文为移动机器人导航提供了一种经济高效的解决方案，特别是在需要同时实现目标跟踪和避障的情况下。它展示了Kinect在机器人技术中的潜力，并为后续研究提供了新的思路。