TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Research Article Self-Localization and Stream Field Based Partially Observable Moving Object Tracking"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Self-Localization and Stream Field Based Partially Observable Moving Object Tracking | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2009 Article ID 416395 12 pages doi 2009 416395 Research Article Self-Localization and Stream Field Based Partially Observable Moving Object Tracking Kuo-Shih Tseng1 and Angela Chih-Wei Tang2 intelligent Robotics Technology Division Robotics Control Technology Department Mechanical and System Laboratories Industrial Technology Research Institute Jiansing Road 312 Taiping Taichung 41166 Taiwan 2 Visual Communications Lab Department of Communication Engineering National Central University Jhongli Taoyuan 32054 Taiwan Correspondence should be addressed to Kuo-Shih Tseng seabookg@ Received 30 July 2008 Revised 8 December 2008 Accepted 12 April 2009 Recommended by Fredrik Gustafsson Self-localization and object tracking are key technologies for human-robot interactions. Most previous tracking algorithms focus on how to correctly estimate the position velocity and acceleration of a moving object based on the prior state and sensor information. What has been rarely studied so far is how a robot can successfully track the partially observable moving object with laser range finders if there is no preanalysis of object trajectories. In this case traditional tracking algorithms may lead to the divergent estimation. Therefore this paper presents a novel laser range finder based partially observable moving object tracking and self-localization algorithm for interactive robot applications. Dissimilar to the previous work we adopt a stream field-based motion model and combine it with the Rao-Blackwellised particle filter RBPF to predict the object goal directly. This algorithm can keep predicting the object position by inferring the interactive force between the object goal and environmental features when the moving object is unobservable. Our experimental results show that the robot with the proposed algorithm can localize itself and track the frequently occluded object. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.