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本研究探讨了移动机器人目标跟踪以及避障的技术方法。

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简介：
移动机器人目标跟踪与避障的研究是机器人学领域的重要课题。本文详细阐述了一种专门为二维平坦地面以及复杂的三维崎岖地形设计的移动机器人定点目标跟踪与避障方法。该方法尤其适用于在这些不同环境下，对移动机器人的目标定位和障碍物规避提出了有效的解决方案，并且针对...

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  • 关于移动机器人目标跟踪及避障策略的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了移动机器人的目标追踪和自主避障技术，提出了一种高效的路径规划算法，以提高机器人在复杂环境中的导航能力。 移动机器人目标跟踪与避障方法研究由李培鹏和徐贺提出。该文旨在探讨适用于二维平坦地面及三维崎岖地形的移动机器人定点目标跟踪与避障技术，针对这一主题进行了深入的研究。
     
  • 关于机器人目标跟踪算法的研究.pdf
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    本文探讨了针对不同环境和应用需求下的机器人视觉系统中的目标跟踪算法，分析并比较了几种典型算法的优缺点，并提出了一种改进方案以提高跟踪精度与稳定性。 机器人目标跟踪算法研究.pdf 这篇文章探讨了在机器人技术领域内目标跟踪算法的研究进展与应用情况，涵盖了多种先进的技术和方法，并分析了它们的优缺点以及未来的发展趋势。
     
  • 关于移动目标检测与跟踪技术研究及其MATLAB实现.pdf
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    本文档深入探讨了移动目标检测与跟踪的技术原理，并详细介绍了使用MATLAB进行相关算法开发和实现的方法。 本段落研究了在固定摄像机拍摄视频条件下进行目标检测与跟踪的任务。主要内容包括移动目标的检测和定位，在视频流中的视觉识别及序列帧中确定运动物体的位置。论文主要集中在使用MATLAB实现视频捕捉、移动目标检测以及追踪的技术上，同时介绍了数字图像处理的基本概念及相关知识，并重点分析了移动目标检测和追踪的方法。 本段落采用了一种改进后的帧间差分法——三帧差分方法进行移动目标的识别，在跟踪方面则采用了卡尔曼滤波器与均值漂移算法相结合的方式。实验结果表明，这些方法在提高检测和跟踪性能上具有显著的效果。 首先，为了更好地理解后续内容中的移动目标检测与追踪技术，本段落详细介绍了数字图像处理的概念以及视频捕捉的过程，并解释了常见的灰度变换、平均滤波、中位数滤波及二值化等技术的应用。同时展示了如何使用MATLAB进行图像获取和视频存储的操作。 在移动目标识别阶段，准确的定位对于后续跟踪的质量至关重要。本段落深入讨论并比较了三种常用的检测算法——三帧差分法被选为最佳方法用于移动目标检测，并通过MATLAB仿真验证其有效性。 完成初步的目标检测后，所发现的对象将作为模板进行追踪。文中介绍了两种流行的追踪技术：卡尔曼滤波器和均值漂移算法，并展示了它们在MATLAB中的实现方式。 针对当跟踪对象被遮挡或背景复杂的场景下性能不佳的问题，本段落提出了一种结合了均值漂移与卡尔曼滤波的混合方法来有效应对目标遮挡的情况。 关键词：视频捕捉、移动目标检测、移动目标追踪、均值漂移算法、卡尔曼滤波器。 综上所述，这项研究对使用MATLAB进行移动目标识别和跟踪的关键方面进行了探讨，并提供了对其背后技术和实际应用全面的理解。通过优化并结合各种方法，在人类难以接触的场景（如高空监测或水下观察）中提高了机器视觉能力的有效性和准确性。提出的策略在增强目标检测与追踪系统的鲁棒性及精确度上显示出良好的前景。
     
  • 关于ARM平台下移动机器人超声波避障技术的研究.pdf
    优质
    本文探讨了在ARM平台上针对移动机器人的超声波避障技术的应用与优化，旨在提升机器人自主导航的安全性和效率。 田润和张树群的研究聚焦于基于ARM的移动机器人超声波避障技术。他们的研究目标是为移动机器人的避障功能以及已知轨迹上的路径规划设计一套系统，采用ARM9作为控制器，并提出了一种利用神经模糊控制算法的方法来实现这一目标。
     
  • 研究论文-基于角点的MeanShift目标跟踪算法探讨.pdf
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    本研究论文深入探讨了基于角点检测与MeanShift算法结合的目标跟踪方法，旨在提高复杂场景下的目标定位精度和稳定性。通过实验验证，提出了改进策略以增强算法在视频序列中的表现力。 为了提高经典Mean Shift算法在复杂场景中的跟踪性能，我们提出了一种基于角点的目标表示方法。首先利用Harris角点检测算法提取代表目标主要特征的角点；其次根据这些角点建立目标模型，并将其嵌入到Mean Shift算法中进行跟踪。这种方法仅使用少量的关键点来表示目标，可以自动去除目标和背景中的次要特征，从而有效抑制背景成分对目标定位的影响，进而改进了Mean Shift目标跟踪算法的性能。通过在两个复杂环境下的视频测试表明，与传统的目标跟踪方法相比，我们提出的方法具有更好的表现效果。
     
  • 机器人避障技术
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    机器人避障技术是指利用传感器和算法帮助机器人在复杂环境中自主识别并避开障碍物的技术。这种技术对于实现机器人的自动化与智能化至关重要。它不仅提高了机器人的工作效率，还增强了安全性，广泛应用于家庭服务、工业制造及医疗辅助等领域中。 机器人避障问题是一个广泛应用的问题，并可以分为两个子问题：第一个问题是求解从起点（0, 0）出发的机器人在避开不同形状障碍物的情况下到达目标点的最短路径；第二个问题是同样条件下，找到使机器人达到目的地所需时间最少的路线。 为了解决这两个问题，我们可以建立不同的数学模型。对于第一类问题，利用初等几何知识可以构建机器人的避障模型，并计算出各种线路下的最短距离和耗时。例如，在一种方案中（假设为线路一），通过定理一得出机器人从起点到终点的最优路径及时间分别为 471.037 单位长度与96.0176秒。 对于第二种情况，即寻找用时最少的方法，则可以采用初等数学方法来解决。在一种可能方案下（假设为线路二），绕过两个圆形障碍物的内外公切线被应用，并得出路径和时间分别为853.7单位长度与179.08秒；而在另一种情形中，通过多元非线性规划模型计算出路线及时间为 1102.51 单位长度 和 225.588 秒。 在解决机器人避障问题时需要考虑机器人的特性以及障碍物的形状。为了使路径优化，在遇到转弯或障碍的时候，通常选择绕圆行进的方式进行调整。基于这样的设定，可以利用定理一来建立数学模型，并计算出最短距离和所需时间。 构建这些数学模型时会做出若干假设：例如忽略机器人的大小与形态，将其简化为质点；同时认为机器人在直线运动和转弯之间的转换时间可被忽略不计等。这类假设能够帮助我们更简洁地处理问题，使其更容易解决。 总的来说，通过运用不同的数学工具来分析及求解这些问题不仅能加深对机器人避障机制的理解，还能为我们提供实际应用的参考价值。
     
  • Matlab动态避障仿真_基于相对速度的避障算法_动态避障技术探讨
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    本研究探讨了基于相对速度的避障算法在MATLAB环境中的应用，重点分析了该算法在动态障碍物规避中的效能，旨在提升移动机器人或自动驾驶系统中路径规划与安全性能。 基于相对速度避障的MATLAB平台仿真程序已开发完成并可用。
     
  • 目标跟踪滤波算法研究-目标跟踪.rar
    优质
    本资源深入探讨了目标跟踪领域的滤波算法，包括但不限于卡尔曼滤波、粒子滤波及其在复杂环境下的应用优化。适合对计算机视觉和信号处理感兴趣的学者和技术人员参考学习。 目标跟踪中的滤波算法-目标跟踪.rar：根据αβγ滤波算法，自己编写了一个基于CA和CV模型的程序。
     
  • 移动机器人的动态避障算法
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    本研究探讨了移动机器人在复杂环境中的动态避障问题，提出了一种高效的路径规划和实时障碍物规避算法，以增强机器人的自主导航能力。 本段落提出了一种结合滚动规划与径向基函数神经网络（RBFNN）预测的混合避障算法，在动态不确定环境下用于移动机器人的局部路径规划过程中的障碍物规避，特别针对动态障碍物的情况进行了优化。 通过摄像镜头捕捉到动态障碍物的运动轨迹，并提取其形心序列。利用这些数据构建了一个基于径向基函数神经网络（RBFNN）的预测模型。在机器人进行实时路线规划时，在超声波传感器扫描范围内建立滚动窗口，一旦检测到动态障碍物进入此区域，则开始执行预测计算。 根据连续三个时间点上的动态障碍物位置信息来推测其下一时刻的位置变化趋势，从而将复杂的避障问题简化为瞬时静态障碍的处理方式。这样可以实现实时规划，并提高机器人在面对移动中的障碍物体时的安全性和响应速度。 仿真测试结果表明该算法既有效又实用，在实际应用中具有很大的潜力和价值。
     
  • 学术探讨-利用MADDPG实现AGV动态避障的研究.pdf
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    本研究通过运用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法，探索其在自动导引车(AGV)动态避障中的应用效果，旨在提升AGV系统的自主性和安全性。 一种基于MADDPG的AGV动态避障方法由周能、刘晓平提出。深度增强学习结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，在智能控制、机器人控制及预测分析等领域具有广泛应用前景。本段落探讨了这一主题，并提出了相关研究内容。