用于机器人行人检测与跟踪的深度学习框架
机器人学
2022-05-10 v1
摘要
利用机器人平台在人群中稳健地跟踪感兴趣的人，是人机交互的基石之一。受计算能力、目标快速运动及遮挡限制的移动机器人平台，需要一个高效且稳健的框架来执行跟踪。本文提出了一种使用配备立体相机的移动机器人跟踪行人的深度学习框架。所提系统基于头部检测行人，然后利用低成本、高速的基于回归网络的跟踪器实时跟踪感兴趣的人。移动机器人的视觉伺服采用 PID 控制器设计，该控制器利用跟踪器输出和后续帧中行人的深度估计，从而基于目标运动提供平滑且自适应的机器人运动。所提系统已在真实环境中测试，证明了其有效性。
引用
@article{arxiv.2205.04213,
title = {Deep learning framework for robot for person detection and tracking},
author = {Adarsh Ghimire and Xiaoxiong Zhang and Naoufel Werghi and Sajid Javed and Jorge Dias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04213},
year = {2022}
}
备注
Presented Conference Paper