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摘要
本文基于Kinect信息融合，研究了一种移动平台目标定位算法。首先介绍了Kinect技术原理和应用，然后分析了移动平台目标定位中存在的问题，并结合Kinect技术提出了信息融合的解决方案。接着阐述了算法的具体流程，包括采集数据、数据预处理、信息融合和目标定位。最后通过实验验证了算法的有效性。
关键词：Kinect；信息融合；移动平台；目标定位
1. 引言
移动机器人技术在现代工业和服务领域有着广泛应用。其中机器人精确定位是实现自主导航和任务执行的关键技术之一。在复杂环境下，通过单一传感器进行目标定位难度较大，需要进行信息融合，提高定位精度。Kinect技术作为一种有利的信息融合手段在机器人定位领域得到了广泛应用。
2. Kinect技术原理和应用
Kinect是一种由微软推出的3D扫描技术，采用ToF（Time of Flight）原理，即通过发送红外波并计算红外反射时间来测量目标物的深度信息。相比于传统的视觉传感器，Kinect可以获取更加准确的深度信息，使得机器人能够更好地感知周围环境。
Kinect技术在机器人应用中主要用于以下方面：一是进行深度图像处理，获取目标的3D坐标信息；二是进行人体姿态识别，实现机器人与人之间的交互；三是进行手势识别，实现非接触式的控制；四是进行SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），实现机器人自主导航。在移动平台目标定位中，Kinect可以通过搭载于机器人上方，获取目标的深度信息。
3. 问题分析与解决方案
在移动平台目标定位中，存在诸多问题。例如，由于机器人的运动干扰和目标的遮挡等因素，单一传感器的精度较低；同时，单一传感器获取的信息往往是不完全的。那么，如何解决这些问题，提高定位精度呢？
针对这些问题，提出了基于Kinect信息融合的移动平台目标定位算法。具体来说，利用Kinect获取目标的深度信息，并搭配其它传感器获取目标的位置、速度等信息，进行信息融合，最终实现目标定位。
4. 算法流程
本算法的流程包括：采集数据、数据预处理、信息融合和目标定位。
采集数据
机器人要想感知周围环境，就需要通过不同的传感器采集数据。本算法采用Kinect获取目标的深度信息，同时通过其它传感器获取目标的位置、速度等信息。
数据预处理
对于采集到的数据，需要进行预处理，将3D深度图像转换成二维图像。同时，为了防止数据中的噪声对后续处理造成影响，需要对数据进行滤波处理，提取有效信息。
信息融合
信息融合是本算法的核心内容之一，通过将不同传感器获取的数据进行融合，提高定位精度。具体来说，采用卡尔曼滤波算法，将传感器获取的数据进行综合，得到更加准确的目标位置、速度等信息。
目标定位
最后，通过目标定位算法，确定目标在机器人坐标系下的位置。本算法使用最小二乘法进行求解，使机器人能够准确追踪目标，并完成任务。
5. 实验与结果分析
为了验证本算法的有效性，进行了实验。实验中，通过搭载Kinect在移动机器人上方，采集目标的深度信息，同时通过其它传感器获取目标的位置信息。通过与单一传感器进行对比，发现本算法在不同情况下定位精度都有所提升，且对噪声的鲁棒性更佳。
6. 结论与展望
本文基于Kinect信息融合，提出了一种移动平台目标定位算法。结合实验结果，证明了本算法的有效性和实用性。同时，在机器人定位领域，信息融合仍然具有很大的研究价值，未来可进一步探索其它信息融合算法，提高机器人定位精度。