针对水下场景目标探测图像质量退化问题, 提出了一种自适应计算水体衰减系数暗通道融合多尺度Retinex(Multi-scale Retinex, MSR)的复原算法, 有效实现了水下目标的复原。通过搭建的水下成像测量装置, 借助成像系统获取水下模拟环境的探测图像, 对水下探测图像按照算法流程图逐步处理, 得到了有效复原水下目标辐射信息的图像。为客观评价算法的效果, 采用对比度、平均梯度与信息熵作为定量评价指标因子, 对该算法与常规三种算法进行了定量对比研究, 结果表明, 该算法处理结果各项定量评价指标因子均优于选取的对比算法。研究结果为水下目标探测提供了基础理论探索方法, 对水下目标探测实施开展具有一定的指导意义。

针对人与机器人共存的服务空间中人的定位跟踪问题，提出了一种基于分布式激光雷达协作感知的全局定位跟踪方法。分别对各台激光雷达获取的数据进行统计检验，将其分为静态数据和动态数据，利用静态数据完成各台激光雷达的位置标定，实现背景消除。动态数据通过无线网络传送到服务器，将来自同一时刻不同激光雷达的动态数据组成观测数据的一帧，实现数据的同步与融合。对获取的每帧数据进行基于迭代最近点算法的轮廓模型匹配，区分各个目标。采用基于位置-速度的关联门对相邻两帧的检测目标进行关联，实现对各动态目标的跟踪。实验验证了该方法在解决人的定位与跟踪问题的有效性，与基于视觉的定位跟踪方法相比，本系统在定位精度和跟踪成功率上优势明显。