Emgu-WPF 雷射雷達研究-移動物體跟蹤2

來源:互聯網
上載者:User

標籤:目標   font   掃描   檢測   變化   blog   ref   之一   csdn   

原文:Emgu-WPF 雷射雷達研究-移動物體跟蹤2

初步實現了去燥跟蹤,並用圓點標註障礙物

80780205

測試過程中發現,當存在兩個障礙物相對於雷達掃描射線重疊時,距離教遠的障礙物資訊會丟失。即擷取不到資料,不重疊時,重新檢測到資料。但由於資料幀丟失,被演算法判斷為移除一個、 添加一個新的,造成跟蹤失敗或較大誤差。如:


當障礙物重疊時,被遮擋的資訊丟失,造成誤處理(障礙物標記顏色改變--- 失去跟蹤目標,移除並建立了新的障礙物),針對該問題,基於前面的演算法,最佳化出了可以規避該問題的演算法,簡述為障礙物生存指數判別法。

演算法驗證效果

自主設計演算法及驗證,坑較多,腦洞很大,自我勉勵。


技術延展設想:在我的情境中,我的雷射雷達位置是固定的,障礙物在移動。假設雷射雷達也在緩慢移動。則新採集的幀資料檢測出來的障礙物位置資訊基於雷射雷達的位移資料進行變換,即將雷射雷達的位移資料通過演算法轉嫁至新資料幀上檢測到的障礙物上。也能構建成雷射雷達沒有移動的偽模型,然後根據構建的偽模型系列資料進行障礙物的跟蹤檢測。

如:雷射雷達原位置O,障礙物原位置A。 下一幀資料檢測到O移動到了Ot, A移動到了At; 途中的夾角α是我的追蹤演算法中算量之一。明顯變化太大,約從60度擴大到了120度,且還有其他算量的誤差,在演算法中應該會造成跟蹤失敗。中間左:將O的位移轉嫁到At上,形成新的障礙物位置Av,這就構建出了簡易的偽模型(中間排右、最後排),也就相當於轉換成了O不動,A移動到了Av。 這正好可以採用我事先的跟蹤演算法去跟蹤。

該設想有待我去進一步驗證。


Slam 2D技術目前仍然更多的處於研究中,商業落地也在探究中,動態資訊採集裝置追蹤動態物體這方面的資料貌似也並不是很多,有待探究。



Emgu-WPF 雷射雷達研究-移動物體跟蹤2

相關文章

聯繫我們

該頁面正文內容均來源於網絡整理,並不代表阿里雲官方的觀點,該頁面所提到的產品和服務也與阿里云無關,如果該頁面內容對您造成了困擾,歡迎寫郵件給我們,收到郵件我們將在5個工作日內處理。

如果您發現本社區中有涉嫌抄襲的內容,歡迎發送郵件至: info-contact@alibabacloud.com 進行舉報並提供相關證據,工作人員會在 5 個工作天內聯絡您,一經查實,本站將立刻刪除涉嫌侵權內容。

A Free Trial That Lets You Build Big!

Start building with 50+ products and up to 12 months usage for Elastic Compute Service

  • Sales Support

    1 on 1 presale consultation

  • After-Sales Support

    24/7 Technical Support 6 Free Tickets per Quarter Faster Response

  • Alibaba Cloud offers highly flexible support services tailored to meet your exact needs.