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公开(公告)号:CN115439504A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202211031934.2
申请日:2022-08-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种多目标情况下的对于单个人员跟踪感知与识别方法,包括:FairMOT多目标跟踪算法在人员跟踪方面的应用;通过ZED相机获取目标对象的点云滤波技术,进而得到相机系的三维坐标点;由相机得到的位置数据和UWB传感器的位置数据进行基于多重卡尔曼滤波的多传感器数据融合,得到最后的人员目标位置;基于ZED相机与UWB传感器,运用原创跟踪策略对目标ID进行跟踪,其中也包括目标丢失情况下的目标预测、找回与重识别算法。本发明的人员跟踪算法可以通过少许的传感器达到更好的跟踪效果,在目标跟踪领域能够得到较好的应用。本发明所采用的多重卡尔曼滤波数据融合的方式也可为多传感器数据融合提供案例借鉴。
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公开(公告)号:CN115357027A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202211128713.7
申请日:2022-09-16
Applicant: 江南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于障碍物轮廓的无全局地图的无人车移动跟随方法,包括:无人车车体,无人车周围的超声波传感器,无人车车体和超声波传感器均能够与上位机通信连接,4个超声波传感器位于无人车车体周围;无人车车体能够根据上位机发送的数据能够驱动无人车车体运动;超声波传感器能够采集车辆周围的数据反馈至上位机,以使得上位机能够灵敏的根据超声波反馈的数据进行周围情况的分析,为无人车的下一步指令做好数据准备。本发明还公开了一种能够避障的无人车。本发明的无人车行驶方法,可以实现无人车的避障,及自主寻路。
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公开(公告)号:CN115410231A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202211128786.6
申请日:2022-09-16
Applicant: 江南大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种无地图场景下基于多传感器的人员跟随方法,包括:使用行人识别算法识别摄像头拍摄到的所有行人,结合摄像头采集的点云信息得到图像中所有人相对运动载体的位置信息,进而使用UWB测得的目标人员的位置信息与之前测得所有人的位置信息比较,在所有行人中确定目标人员及目标人员相对与运动载体的位置信息;根据实时获得的目标人员相对于运动载体的位置信息控制云台旋转,使目标人员始终保持在摄像头可拍摄范围之内,摄像头与云台连接,云台可360°旋转且旋转角度可确定;根据获取的人员与运动载体的相对位置,控制运动载体跟随在目标人员身后两米的位置;在跟随过程中使用激光雷达采集周围障碍物信息,并控制运动载体躲避障碍物。
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