光电经纬仪对目标跟踪时,目标突发机动时的跟踪效果较差。为此设计了一种带渐消因子的自适应“当前”统计模型。引入渐消因子增强其对突发机动的自适应跟踪能力和其鲁棒性,改进的“当前”模型改善了普通“当前”模型对一般机动目标的跟踪性能。仿真结果表明,和一般“当前”统计模型算法相比,本文提出的算法明显提高了对目标突发机动的跟踪性能。

针对机器人跟踪机动目标,提出了一种完整探测、估计的方法。利用单目视觉定位被跟踪目标的方位,再融合激光数据来获取目标的空间位置。基于“当前”统计模型,将获取到空间位置作为观测信息,采用自适应卡尔曼滤波算法,对机动目标进行跟踪,并准确预测其位置、速度及加速度信息。为验证本方案,使用一个Pioneer 3-AT作为主动机器人,及一个AmigoBot机器人作为被跟踪目标进行实验。结果显示,提议的方案可行,其精度满足实际应用的要求。