擴展二維環境中移動機器人多人體目標跟蹤的開題報告1.研究背景和意義目前，機器人技術的快速發展，為各種應用場景帶來了更多可能性。其中，移動機器人在人們的日常生活和工業生產中發揮著關鍵作用。例如，移動機器人可以用于監視和控制一些復雜的工業生產線。此外，機器人技術可以用于救援、地震等緊急事件的搜索、拯救和物資運輸。在這個過程中，機器人的自動感知和自我定位非常重要。特別是，隨著移動機器人數量的增加，機器人之間的通信和協作變得更為重要。在這個背景下，開發出一種跨機器人的多人體目標跟蹤方案，對于有效掌握整個環境和實現不同任務協作非常重要。2.研究內容和方案本研究將開發一種基于視覺感知和機器人協作的多人體目標跟蹤方案。具體來說，本方案將使用多目標檢測算法進行人體目標檢測，然后將檢測到的目標位置信息傳遞給移動機器人。機器人將使用定位和移動控制算法，將自己調整到最佳位置，從而更好地跟蹤人體目標。此外，為了提高跟蹤精度，本方案將利用多機器人之間的相互通信，進行協同跟蹤，以排除視線障礙和遮擋問題。3.研究計劃和方法第一步，進行基于深度學習的多目標檢測算法和人體姿態估計算法的研發和優化，以提高檢測和姿態估計的準確性和速度。第二步，設計機器人移動和定位算法，在保證滿足目標跟蹤的同時，保證移動機器人的能耗和行進路徑最優。第三步，設計機器人之間的通信協議，確保多機器人跟蹤的協作具有較高的魯棒性和效率。第四步，開展動態實驗，驗證本方案的跟蹤精度和效率。4.預期成果本研究將實現一種跨移動機器人的多人體目標跟蹤方案，為自動感知和機器人協作的應用提供更好的實現途徑。預期成果包括：（1）基于深度學習的多目標檢測和人體姿態估計算法的研發和優化；（2）移動機器人定位和移動控制算法及協同跟蹤通信協議的設計；（3）多機器人跟蹤實驗的開展和數據分析，評估本方案的跟蹤精度和效率。5.進度計劃預計本研究將在四年內完成。具體進度如下：（1）第1年：完成多目標檢測和人體姿態估計算法的研發和優化，并進行初步實驗。（2）第2年：設計并開發機器人移動和定位算法，在保證目標跟蹤的前提下，優化機器人能耗和路徑。（3）第3年：設計并測試機器人之間的通信協議和協同跟蹤方案，進行實驗分析。（4）第4年：開展動態實驗，驗證本方案的跟蹤精度和效率，并對實驗結果進行數據分析和總結。6.參考文獻[1]HuW,TanT,WangL,etal.Asurveyonvisualsurveillanceofobjectmotionandbehaviors[J].IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartC(ApplicationsandReviews),2004,34(3):334-52.[2]FrancisR,CastroD,DoddsZ,etal.Anevaluationofmulti-objecttrackingperformancemetrics[J].arXivpreprintarXiv:1608.08942,2016.[3]LiX,ZhaoW,FanN,etal.Multi-viewhumanposeestimationviaposturalandcontextualinformationfusion[J].JournalofFrontiersofInformationTechnology&ElectronicEngineering,2020,21(6):739-749.[4]LeeS,ChoS,KimH.Asurvey