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摘要
结合人类行为和社会互动相关科学研究,提出了一种考虑人类舒适感受的服务机器人跟随方法,以实现更为友好有效且具有较高接受程度的跟随行为.依靠具有高可靠性和低成本特性的RGB-D (RGB-depth)传感器,研究了基于HOG(方向梯度直方图)的人体目标检测算法和基于UKF(无损卡尔曼滤波器)的人体目标跟踪算法,实现了在动态非结构环境下对人体目标实时准确的检测和跟踪.在讨论跟随舒适性影响因素的基础上,建立了舒适跟随模型和行为效用函数,实现了基于舒适性的运动控制和规划.对所提出的机器人舒适跟随方法进行了系统性的实验分析和评价,从而对跟随行为的有效性和可用性进行验证,也进一步为人与机器人之间的友好交互提供了可能.
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