三维障碍空间场景目标移动轨迹误差持续校正

发布时间：2025-06-18 23:17

　　 针对障碍空间场景目标移动轨迹受障碍物影响,导致移动轨迹产生误差,提出一种新的三维障碍空间场景目标移动轨迹误差持续校正方法。引入数据加权置信度实现目标定位,开展目标轨迹预测和融合,进而获得完整并且相当精准的目标移动轨迹。在误差传递过程中无论是系统出现误差,还是随机出现误差均带着正负号,也就是误差均存在区分方向的情况,据此在针对目标2量测数据误差校正过程中,直接减去由目标1传递至目标2的系统与随机误差就可以得到误差校正之后的量测数据序列,实现误差持续性校正。实验结果显示,上述方法目标移动轨迹误差校正效果良好,部对准精度较高,测量相对误差均小于0.4%,可行性较强。

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【部分图文】：

图2 移动目标交叉或完全遮挡情况

在多个摄像机构建出场景中,目标移动轨迹预测具备很多用途,主要为两种:多目标交叉移动过程中,基于当前移动轨迹的拟合曲线,得到下一刻移动状态;当目标完全被遮住,基于其在被遮挡之前的移动情况,利用惯性定理对其被完全遮挡之后的整体状态进行估计,详细场景如图2所示。在目标交叉过程中,能够使....

图3 坐标系示意图

以单目测量坐标系为基准,可以绘制出移动机器人、障碍物和目标的位置,从而构造出二维几何地图,运用路径规划算法即可实现机器人在该环境下的导航行走。3.2实验结果分析

图4 轨迹距离对准结果分析

分析本文算法的性能并与文献方法相比较。得到轨迹距离对准结果如图4所示。由上图可以看出,本文方法具有更高的全局对准精度。进一步地,分别将图(a)和图(b)中的红圈部分放大,可以看出后者的距离像纹理更平滑,这说明后者的局部对准精度较高。主要原因在于本文方法引入数据加权置信度实现目标....

图5 标定重投影误差

由上图可以看出,本文方法具有更高的全局对准精度。进一步地,分别将图(a)和图(b)中的红圈部分放大,可以看出后者的距离像纹理更平滑,这说明后者的局部对准精度较高。主要原因在于本文方法引入数据加权置信度实现目标定位,开展目标轨迹预测和融合,以此解决因障碍遮挡等问题导致的轨迹断裂等问....

本文编号：4050487