申请/专利权人：北京建筑大学;北京航空航天大学;延边大学;武汉职业技术学院;宁夏工商职业技术学院;中科视元(北京)科技有限公司

申请日：2020-10-30

公开（公告）日：2020-11-27

公开（公告）号：CN111993429A

主分类号：B25J9/16(20060101)

分类号：B25J9/16(20060101);G06N3/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.02.05#授权;2020.12.15#实质审查的生效;2020.11.27#公开

摘要：本发明提供一种基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法，并建立机器人目标跟踪抓取系统，机器人目标跟踪抓取系统的RGBD相机图像获取模块得到目标的二维图像及深度图，在二维图像跟踪模块，使用基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法进行目标跟踪，然后在三维重构模块结合深度图进行重构估计目标三维位姿，最后在机器人位姿调整模块不断对机器人末态三维位姿与目标三维位姿进行实时计算并计算差值，并进行调整直至抓取。本发明的目标跟踪算法有效改善了粒子滤波粒子多样性匮乏的问题，有效提高了跟踪的实时性和鲁棒性，解决了抓取过程中的迟滞现象。

主权项：1.一种基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：步骤1：引入仿射群粒子，建立状态方程和观测方程；步骤2：状态方程和观测方程进行欧拉指数离散化；步骤3：状态方程进行一阶自回归模型化；步骤4：仿射群粒子集初始化，然后进行初步预测，得到迭代次数计数器的计数值k=0初始状态的采样粒子；步骤5：设置k=k+1，然后进行重要性采样；步骤6：采取改进高斯重采样算法进行重采样，然后进行状态估计；步骤7：判断是否为最后一帧，如果是，则输出估计状态，如果不是，则返回步骤5。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京建筑大学;北京航空航天大学;延边大学;武汉职业技术学院;宁夏工商职业技术学院;中科视元(北京)科技有限公司 一种基于仿射群的改进高斯重采样粒子滤波目标跟踪方法

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