扩展二维环境中移动机器人多人体目标跟踪的开题报告

扩展二维环境中移动机器人多人体目标跟踪的开题报告1.研究背景和意义目前，机器人技术的快速发展，为各种应用场景带来了更多可能性。其中，移动机器人在人们的日常生活和工业生产中发挥着关键作用。例如，移动机器人可以用于监视和控制一些复杂的工业生产线。此外，机器人技术可以用于救援、地震等紧急事件的搜索、拯救和物资运输。在这个过程中，机器人的自动感知和自我定位非常重要。特别是，随着移动机器人数量的增加，机器人之间的通信和协作变得更为重要。在这个背景下，开发出一种跨机器人的多人体目标跟踪方案，对于有效掌握整个环境和实现不同任务协作非常重要。2.研究内容和方案本研究将开发一种基于视觉感知和机器人协作的多人体目标跟踪方案。具体来说，本方案将使用多目标检测算法进行人体目标检测，然后将检测到的目标位置信息传递给移动机器人。机器人将使用定位和移动控制算法，将自己调整到最佳位置，从而更好地跟踪人体目标。此外，为了提高跟踪精度，本方案将利用多机器人之间的相互通信，进行协同跟踪，以排除视线障碍和遮挡问题。3.研究计划和方法第一步，进行基于深度学习的多目标检测算法和人体姿态估计算法的研发和优化，以提高检测和姿态估计的准确性和速度。第二步，设计机器人移动和定位算法，在保证满足目标跟踪的同时，保证移动机器人的能耗和行进路径最优。第三步，设计机器人之间的通信协议，确保多机器人跟踪的协作具有较高的鲁棒性和效率。第四步，开展动态实验，验证本方案的跟踪精度和效率。4.预期成果本研究将实现一种跨移动机器人的多人体目标跟踪方案，为自动感知和机器人协作的应用提供更好的实现途径。预期成果包括：（1）基于深度学习的多目标检测和人体姿态估计算法的研发和优化；（2）移动机器人定位和移动控制算法及协同跟踪通信协议的设计；（3）多机器人跟踪实验的开展和数据分析，评估本方案的跟踪精度和效率。5.进度计划预计本研究将在四年内完成。具体进度如下：（1）第1年：完成多目标检测和人体姿态估计算法的研发和优化，并进行初步实验。（2）第2年：设计并开发机器人移动和定位算法，在保证目标跟踪的前提下，优化机器人能耗和路径。（3）第3年：设计并测试机器人之间的通信协议和协同跟踪方案，进行实验分析。（4）第4年：开展动态实验，验证本方案的跟踪精度和效率，并对实验结果进行数据分析和总结。6.参考文献[1]HuW,TanT,WangL,etal.Asurveyonvisualsurveillanceofobjectmotionandbehaviors[J].IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartC(ApplicationsandReviews),2004,34(3):334-52.[2]FrancisR,CastroD,DoddsZ,etal.Anevaluationofmulti-objecttrackingperformancemetrics[J].arXivpreprintarXiv:1608.08942,2016.[3]LiX,ZhaoW,FanN,etal.Multi-viewhumanposeestimationviaposturalandcontextualinformationfusion[J].JournalofFrontiersofInformationTechnology&ElectronicEngineering,2020,21(6):739-749.[4]LeeS,ChoS,KimH.Asurvey