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科学家提出了一种基于多个单行激光扫描仪的系统 ， 用于跟踪行人步行时的双脚 。 在拥挤的区域 ， 检测器很难检测到脚 。 因此 ， 跟踪器需要更多关于行人的信息 。 近年来 ， 一些研究人员评估了步行者的髋关节和膝关节和踝关节之间的运动学耦合 。 他们将行人腿建模为带有EKF的钟摆 ， 以估计行人的位移 。 他们在行人的右腿上安装了两个传感器以提取加速度 。
考虑了步行的周期性 ， 他们用一阶泰勒级数展开修改了生物力学模型 。 它们的状态向量包含躯干相对于2D平面中垂直轴的角位置、脚踝相对于髋关节的角位置、髋关节和脚踝的线性加速度 。 科学家使用连接到踝关节的惯性传感器 ， 测量踝关节的加速度和角位置 。 根据从传感器接收到的测量结果 ， 计算泰勒级数的系数 。 他们的过程模型具有常数系数 ， 而系数应根据年龄、体重、身高和性别而变化 。
科学家还使用加速度计来测量膝关节的运动角度、速度、加速度和位移 。 科学家提出了一种可用于每个年龄、体重和性别的跟踪器 。 这个跟踪行人的腿而不是整个身体 。 科学家之所以这样做是因为腿的形状很简单 。 腿构成身体的很大一部分 。 因此 ， 即使是低分辨率相机 ， 它也是可以检测到的 。 此外 ， 科学家专注于跟踪行人行走时六个关节的位置 。 在整个工作中将使用的关节是脚踝、膝盖和臀部为了跟踪 ， 科学家在过程模型中使用傅里叶级数和EKF 。 使用傅里叶级数近似 ， 并计算每个检测到的关节之间的角度 。
在测量模型中 ， 科学家使用双连杆摆来建立关节之间的关系 ， 并使用有助于使用过程模型和测量模型的状态向量 。 同时 ， 可以在使用刚刚解释的测量值的同时更新状态向量 。 将联合测量值输入到行人跟踪器 ， 有一些库可以提取关节的运动状态；最受欢迎是英文名为OpenPose的一种设备 。 在这项工作中 ， 使用OpenPose设备来检测关节 。 OpenPose设备以像素坐标为每个关节提供位置向量 。
在接收到有关关节的数据后 ， 它实现了像素到笛卡尔坐标系的变换 。 为了执行这种转换 ， 科学家需要了解相机相对于行人关节的方向 。 每个关节都有一个框架 ， 其中x平行于地面 ， y指向上方 。 此外 ， 科学家需要相机的焦距和像素坐标中的每个关节位置 。 没有关于行人的深度信息是做出这个假设的唯一原因 。 之后 ， 研究人员求解一个后向透视投影模型方程 。
当第一次收到笛卡尔坐标系中行人关节的位置时 ， 设备会计算行人腿的长度 。 随后 ， 假设这个长度对于行人的两条腿是恒定的并且相等 。 在数据关联块中多假设树 ， 将检测到的行人的每条腿与跟踪器已经在跟踪的行人进行匹配 。 使用EKF来跟踪和预测基于单个关节和非线性模型的检测行人关节的位置 。
【科学家提出了基于多个单行激光扫描仪的系统，用于跟踪行人步行时的双脚】
EKF包括测量和过程模型 。 如前所述 ， 跟踪器应该跟踪行人 ， 即使科学家的检测器没有检测到关节 。 例如 ， 它应该根据臀部来估计脚踝的位置 ， 其中检测器无法检测到脚踝 ， 但它会检测到臀部 。 为了满足要求 ， 使用双连杆摆来定义每个关节相对于其他关节的位置 。 为此 ， 科学家需要知道关节之间的角度 。 基于块的输出 ， 跟踪器提供每个行人的臀部、膝盖和脚踝的位置、臀部相对于相机的速度、关节的角度和行人的步频 。
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