秃头队长

在结构化环境中，跟随人的移动机器人面临着目标人在走廊交叉口处转身时，被墙壁完全遮挡的挑战。这可能会导致目标在跟随机器人的视野范围内短期甚至永久丢失。针对该问题，提出了一种新的并行跟踪方法。在本文中，人类跟随机器人首先使用车载激光扫描仪检测目标人的腿和不同类型的走廊交叉口。然后，我们提供了一种走廊检测方法对目标和走廊交叉点之间的几何结构约束进行聚类。最后，为了增加目标人在走廊交叉口处转弯时的可见时间，结合激光信息设计了一种并排跟随腿跟踪器（SFLT）。

摘要：  本文介绍了应用于室内环境二维激光扫描的不同线提取算法的实验评估。选择并测试了移动机器人和计算机视觉中的六种流行算法。通过使用不同平台从两个办公环境中收集的 真实激光 数据用于实验中，以评估算法。提出并讨论了几种比较标准，以突出每种算法的优缺点，包括速度、复杂性、正确性和精度。使用标准统计方法将算法的结果与基本事实进行比较。进行了扩展的案例研究，以进一步评估 SLAM 应用程序中的算法1 介绍  对于移动机器人来说，能够在已知或未知的环境中自主导航和定位是很重要的。精确的位姿估计始终是任何导航

点到直线距离误差：d=∣ax+by+c∣a2+b2d = {|ax+by+c| \over \sqrt {a^2+b^2}}d=a2+b2​∣ax+by+c∣​误差函数：f(a,b,c)=∑i=1i=ndi2f(a,b,c) = \sum_{i=1}^{i=n}d^2_if(a,b,c)=i=1∑i=n​di2​求误差函数极值点，即一阶偏导等于0，对于 di2d_i^2di2​：di2=a2x2+2abxy+2acx+2bcy+b2y2+c2a2+b2d_i^2={a^2x^2+2abxy+2acx+