43、移动机器人利用立体视觉进行人员检测及相关约束问题处理

移动机器人利用立体视觉进行人员检测及相关约束问题处理

在当今科技发展中，移动机器人的人员检测技术以及约束满足问题（CSP）和布尔可满足性问题（SAT）的解决方法备受关注。下面将详细介绍移动机器人利用立体视觉进行人员检测的方法，以及处理互联AllDiff约束的CSP和SAT相关技术。

移动机器人人员检测

图像分割

在人员检测的初始阶段，图像分割至关重要。其具体步骤如下：
1. 像素分配 ：若簇k与像素的距离最小，且满足 $d_{kX} < th_X$、$d_{kY} < th_Y$ 和 $d_{kZ} < th_Z$（其中 $th_X$、$th_Y$ 和 $th_Z$ 为预先定义的阈值），则将该像素分配给簇k，并更新簇的均值和方差。
2. 新簇创建 ：若没有与像素接近的簇，则创建一个新簇并将该像素分配给此新簇。

为了更好地进行分割，我们使用三个不同的阈值。由于在大多数情况下，图像中人物的高度大于宽度，所以定义 $th_X < th_Y$，这样能更准确地分割出类似站立和多数坐姿人体的高大于宽的物体。分割完成后，会消除比例不规则（$\mu_X > \mu_Y$）的簇，只保留符合人体比例的物体。

以下是图像分割的流程：

graph TD;
    A[获取像素] --> B{是否有接近的簇};
    B -- 是 --> C[分配到最近簇并更新参数];
    B -- 否 --> D[创建新簇并分配像素];