Sin embargo, en el juego, un jugador a veces camina en una postura distinta, lo que resulta en una falla en la detección de los cuerpos humanos. Además, desde el punto de vista de «eso», los jugadores a menudo se superponen, lo que dificulta la percepción de las posiciones y movimientos de los jugadores individuales. Teniendo en cuenta el contenido del juego, es difícil instalar los sensores en el entorno ya que el juego se juega al aire libre. A continuación, hay varias opciones de sensores, como cámaras, LRF, raders o sensores de ultrasonido. Teniendo en cuenta los requisitos, una cámara no es adecuada para este propósito en diversas condiciones climáticas. El requisito excluye el sensor de ultrasonido porque no puede medir un objeto a varios metros de distancia. Finalmente, los requisitos pueden ser satisfechos por cualquiera de las cámaras, LRF y radar; sin embargo, los métodos basados en cámaras, como la cámara estéreo, requieren un procesamiento computacionalmente costoso.
Por tanto, proponemos dos mejoras del algoritmo de detección de personas convencional. Uno es determinar el límite del cuerpo mantenimiento de flota cuando un brazo se superpone al cuerpo, y el otro es elegir el objeto más probable como cuerpo entre los objetos detectados.
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En el primer experimento, investigamos la mejora del rendimiento mediante el algoritmo de detección de jugadores propuesto. El segundo experimento demuestra que el algoritmo de seguimiento de jugadores propuesto puede realizar un seguimiento sólido de un jugador incluso después de que el LRF haya perdido a ese jugador. En el último experimento, realizamos el juego Darumasan ga Koronda utilizando el sistema desarrollado y confirmamos que el sistema puede realizar el juego sin grandes problemas. En los últimos años, la tecnología lidar ha progresado rápidamente, lo que la hace mucho más asequible. ¡Esta es una gran noticia para las comunidades de drones y robótica DIY!
- En este artículo, proponemos métodos para mejorar la detección y el seguimiento de personas mediante un telémetro láser.
- Un problema al que se enfrenta la detección de jugadores utilizando un LRF durante el juego es que la detección del cuerpo de un jugador a veces falla debido a la postura del jugador.
- Al realizar tal robot, los métodos de detección y seguimiento de personas juegan un papel importante.
Básicamente, se utiliza un sensor de telémetro láser para medir la distancia entre sí y un objeto. Estos pueden ser datos cruciales para los robots, especialmente los drones. Nuestro objetivo final es desarrollar un robot que interprete a Darumasan ga koronda, actuando en los dos roles mencionados anteriormente, con niños. En el trabajo anterior, hemos desarrollado métodos para realizar un robot que juega el juego como «él», rastreando los movimientos de los jugadores y determinando si un jugador se está moviendo cuando el jugador debería congelarse. Aplicamos una detección humana basada en un telémetro láser para un método de seguimiento humano para rastrear a los jugadores. Este método es robusto cuando una persona a la que se va a rastrear camina normalmente.
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Al realizar tal robot, los métodos de detección y seguimiento de personas juegan un papel importante. En este artículo, proponemos métodos para mejorar la detección y el seguimiento de personas mediante un telémetro láser. Un problema al que se enfrenta la detección de jugadores utilizando un LRF durante el juego es que la detección del cuerpo de un jugador a veces falla debido a la postura del jugador.
Se han propuesto varios métodos para la detección y seguimiento de personas. Los sensores se instalan en el robot o en el entorno; Como sensores se utilizan cámaras, telémetros láser o radares. Se han desarrollado varios algoritmos para fusionar los datos de rango recuperados desde múltiples ángulos de un solo objeto para producir modelos completos en 3-D con el menor error posible. Una solución más factible para robots de menor costo es un LRF 2-D. Sin embargo, las obras existentes utilizan un LRF 2-D como protección de seguridad (por ejemplo, advertencia de colisión) o como sensor auxiliar para la visión estéreo. Cuando el robot está en movimiento, el rayo láser en abanico barre el suelo por delante del robot y produce datos de rango continuo en el terreno. Estos datos de rango se transforman luego en coordenadas mundiales utilizando los datos de pose de un sistema de estimación de pose propioceptiva de 6 DOF y, por lo tanto, dan como resultado un mapa de elevación del terreno.
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Otro problema es cómo rastrear a los jugadores que están ocultos por otros jugadores. Introducimos un nuevo algoritmo blanqueardientes.org para realizar un seguimiento sólido de un jugador incluso cuando el jugador está detrás de otros jugadores.
