[发明专利]一种跟随运动中排除非跟随目标的方法

说明书

本发明公开了一种跟随运动中排除非跟随目标的方法，包括以下步骤：(21)根据预设的轮廓数值条件(n₁,n₂,…n_i…n_n)，对(n₁,n₂,…n_i…n_n)取交集，对不属于交集{N_i}的目标进行排除；得到目标集{X_i}；(22)判断排除后的目标集{X_i}中元素是否唯一，如是，则确定该唯一目标为跟随目标；如不是，则计算目标的所有条件值，并且将每个条件分配权重，得到权重(p₁,p₂,…p_i…p_n)，根据权重按照下列公式计算目标轮廓的概率：本发明提供了一种能够快速排除干扰的方法，使机器人在检测到有多个目标时，准确识别出跟随目标，排除其他干扰，提高终端产品的准确性和稳定性，提高产品质量和用户体验感。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，特别是涉及一种跟随运动中排除非跟随目标的方法。

背景技术

随着机器人智能化发展，机器人识别跟随越来越受到关注，目标跟随由于其使用方便，适合人们生活习惯而经常在机器人跟随技术中得到应用，但是机器人在跟随运动中，由于环境原因可能存在跟随目标外的干扰，现有技术中，缺少一种能够快速排除干扰的方法，使机器人在检测到有多个目标时，准确识别出跟随目标，排除其他干扰。

因此本领域技术人员致力于开发一种能够快速排除干扰的方法，使机器人在检测到有多个目标时，准确识别出跟随目标，排除其他干扰。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种能够快速排除干扰的方法，使机器人在检测到有多个目标时，准确识别出跟随目标，排除其他干扰。

为实现上述目的，本发明提供了一种跟随运动中排除非跟随目标的方法，其特征是：包括以下步骤：

(21)根据预设的轮廓数值条件(n₁,n₂,…n_i…n_n)，对(n₁,n₂,…n_i…n_n)取交集，对不属于交集{N_i}的目标进行排除；得到目标集{X_i}；

(22)判断排除后的目标集{X_i}中元素是否唯一，如是，则确定该唯一目标为跟随目标；

如不是，则计算目标的所有条件值，并且将每个条件分配权重，得到权重(p₁,p₂,…p_i…p_n)，根据权重按照下列公式计算目标轮廓的概率：

其中，P_x表示步骤(22)中目标x的概率；

p_i表示第i个条件的权重；

f_x(n_i)表示目标x在第n个条件下的条件值；x越符合条件，f_x(n_i)越大；

(23)计算符合步骤(22)的每个目标的概率值，并按照大小进行排序，选取最大概率值的目标作为跟随目标。

较优的，本方法还包括以下步骤：

(24)跟随运动过程中，按照卡尔曼滤波算法进行对目标位置进行预测；

(25)结合预测位置进行目标和目标轮廓进行相似性判断，根据相似度和位置进行评价，验证该目标为跟随目标。