面向同质类人机器人团队的实时视觉跟踪与识别
机器人学
2018-10-17 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
利用类人机器人团队协作完成任务是一个日益重要的研究领域。实现协作的挑战之一是对机器人进行相互识别与跟踪。本文提出了一种基于视觉的实时方法，用于检测和跟踪已知外观的机器人，该方法基于一台静止机器人所捕获的图像。采用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients）描述子检测机器人，并通过多类分类器估计机器人朝向。被跟踪的机器人根据自身磁强计读数上报其朝向估计值。在跟踪中，基于位置和朝向的成本函数被应用于每个跟踪片段（tracklet），并使用匈牙利算法求得检测机器人的全局最优标记。完整的识别与跟踪系统在足球场上使用两台 igus Humanoid Open Platform 机器人进行了测试。我们期望类似系统可用于其他类人机器人，如 Nao 和 DARwIn-OP。
引用
@article{arxiv.1810.06411,
title = {Real-Time Visual Tracking and Identification for a Team of Homogeneous Humanoid Robots},
author = {Hafez Farazi and Sven Behnke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06411},
year = {2018}
}
备注
20th RoboCup International Symposium, Leipzig, Germany, 2016