基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端技术方案

本发明专利技术公开了基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端，涉及雷达测量技术领域。主机接收来自不同雷达的多组数据，将不同雷达的数据进行对齐，同步到同一坐标轴上；对不同雷达数据同步时先将时间进行同步，使同步的数据为同一时间不同雷达采集的数据；对每个激光雷达数据中的动点数据提取出来；使用卡尔曼滤波器跟踪并计算目标的位置；数据处理完毕后即时的将数据存储到文件，并即时的上传到云。本发明专利技术是一个即时性的系统，很多同类发明专利技术使用的都是机器学习算法来进行目标识别和跟踪，但是此类算法占用资源多，计算时间相当长，不满足即时性的需要，而本系统可以即时的根据激光雷达反馈结果，而且延迟在1s之内。而且延迟在1s之内。而且延迟在1s之内。

【技术实现步骤摘要】
基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端


[0001]本专利技术属于雷达测量
，尤其涉及一种基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端。

技术介绍

[0002]目前，随着我国进入老龄化社会，老龄人口的安全防护是社会保障非常重要的一个环节。其中独居老人的防护为我国老龄人口工作的重点。当今人们处于工作家庭等各种各样的原因，子女很少回家更难以及时照顾父母已经成为一个普遍现象，加上很多老人的安全意识较差，经济条件也难以负担人工看护，需要一个全新的低成本的持续的看护手段保障老人的独居健康和安全。
[0003]现阶段智能家居养老方面，对人的行走的监控与分析是非常重要的一部分。在此，现有多种途径完成此部分，比如计算机视觉，通过计算机分析实际图像可以得到众多信息，包括人的位置、行走状态、姿势、运动轨迹等。现有很多关于图像分析的专利技术。但是处于成本方面考虑，计算机视觉计算成本非常高，算法非常复杂。
[0004]通过激光雷达进行分析有着独特的优势，激光雷达不同于光学传感器，激光雷达获取的是一维线性的点云数据，比计算机视觉需要处理的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多雷达融合的多人跟踪方法，其特征在于，所述基于多雷达融合的多人跟踪方法包括：步骤一，使不同树莓派与多激光雷达通信，并确立处理数据的主机；步骤二，所述主机接收来自不同雷达的多组数据，将不同雷达的数据进行配准对齐，同步到同一坐标轴上；对不同雷达数据同步时先将时间进行同步，使同步的数据为同一时间不同雷达采集的数据；步骤三，对每个激光雷达数据中的动点数据提取出来，处理后传输出去；步骤四，主机对接收的步骤二的数据，进行处理，最终得到行人的脚步并且进行持续跟踪；对接收的步骤三的动点数据，使用聚类方法，使点集形成簇，计算簇几何中心，进行下一步的跟踪；再使用卡尔曼滤波器跟踪并计算目标的位置；步骤五，数据处理完毕后即时的将数据存储到文件，并即时的上传到云。2.根据权利要求1所述的基于多雷达融合的多人跟踪方法，其特征在于，所述步骤一不同树莓派组成处理数据的主机包括：基于ROS系统的程序，对于各个树莓派从机修改配置文件，并标记为从机，存储主机的IP地址，主机存储所有从机的IP地址并标记自己为主机，所有树莓派在连接WIFI时将使用固定IP；或先使用局域网广播的形式进行初步确认，然后将动态IP存入文件再进行下一步连接。3.根据权利要求2所述的基于多雷达融合的多人跟踪方法，其特征在于，当系统运行时，主机运行一个脚本文件，脚本文件中写入通过ssh协议连接从机的部分，然后通过ssh协议传输指令启动相应ROS节点，ROS节点通过接收数据和发送数据，完成各个树莓派的连接。4.根据权利要求1所述的基于多雷达融合的多人跟踪方法，其特征在于，所述步骤二主机接收来自不同雷达的多组数据，将不同雷达的数据进行对齐，同步到同一坐标轴上包括：首先建立一个ROS节点用于运行雷达驱动，每当雷达驱动返回数据时，建立一个发布者ROS线程将源数据广播至ROS系统里；然后建立一个ROS节点用于接收源数据并对数据预处理再对每一帧接收的数据进行极坐标转直角坐标，与地图文件进行比对；在动点判断时，将接收数据和地图数据精度全部放大至5cm，计算过程如下公式：提取接收数据中不在地图数据中的点，并广播在ROS系统下。5.根据权利要求1所述的基于多雷达融合的多人跟踪方法，其特征在于，所述步骤二对不同雷达数据同步时先将时间进行同步，使同步的数据为同一时间不同雷达采集的数据包括：在同一ROS节点同时接收来自所有树莓派的动点数据，建立一个队列数组用于存储数据，该队列数组大小为树莓派数量，当接收者接收到数据时，按照数据包含主机名首先按照提前存储的旋转角和平移量将空间坐标变换然后将存储在对应位置的队列中，空间坐标变化如下公式：p
′
＝Hp+t；
p
′
是变化后点坐标向量，p为变化前点坐标向量，t为平移量，H为转换矩阵其值为θ为旋转角；建立线程用于完成时间同步，将各个队列出队一个数据包，将从机时间属性分别如主机时间属性相减，若主机时间快则从机队列出队相应数量数据包，若从机时间快则主机队列出队相应数量数据包，若差距绝对值小于阈值则将该从机队列对应标志位置为真，表示主机已和该从机对齐；对齐后将两个雷达对应时间存储在文件中；帧数丢失在可接受范围内，自此完成时间同步。6.根据权利要求1所述的基于多雷达融合的多人跟踪方法，其特征在于，所述步骤四使用卡尔曼滤波器跟踪并计算目标的位置包括：卡尔曼滤波器模型的核心方程如下公式：X
k
＝A
k
X
k
‑1+B
k
u
k
+w
k
；z

【专利技术属性】
技术研发人员：胡鑫，涂志莹，程浩宇，初佃辉，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：