摘要：针对现有最近点迭代头姿算法存在迭代次数偏多且易陷于局部最优、随机森林头姿算法准确性和稳定性不高的问题,面向机器人轮椅交互控制,提出一种基于随机森林与最近点迭代算法融合的头姿估计改进方法。该方法首先对带有背景、噪声及孔洞的原始点云数据进行预处理,得到头部有效三维点云;其次,在分析传统最近点迭代算法基础上,研究头姿估计过程中的权重序列计算方法,提高了系统实时性;最后,基于随机森林算法估计头部粗略姿态,并将其作为最近点迭代算法初值,进一步迭代头姿实时点云,精炼实时头姿。实验结果表明,改进后的头姿估计方法较传统最近点迭代算法减少了迭代次数且避免了陷于局部最优,准确性及稳定性优于传统随机森林算法。

关键词：机器人轮椅 头姿估计 最近点迭代 随机森林 

单位：南京邮电大学机器人信息感知与控制研究所; 南京210023; 东南大学仪器科学与工程学院; 南京210096