为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区...为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区域深度像素,引入深度估计算法(S2R-DepthNet)从彩色图像中推理深度图像以替换深度传感器引起的无效深度像素,提高测距的精度;建立基于Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)的测距模型,提高量测信息异常情况下的测距鲁棒性,实现稳定跟随。实验结果表明,该方法能以设定距离准确跟随前方行人。展开更多
文摘为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区域深度像素,引入深度估计算法(S2R-DepthNet)从彩色图像中推理深度图像以替换深度传感器引起的无效深度像素,提高测距的精度;建立基于Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)的测距模型,提高量测信息异常情况下的测距鲁棒性,实现稳定跟随。实验结果表明,该方法能以设定距离准确跟随前方行人。
