每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章标题：Constrained Confidence Matching for Planar Object Tracking作者：Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng, Yi Jin and Yidong Li来源：2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)编译：李建禹审核：颜青松，陈世浪欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权摘要 追踪平面物体在机器人技术中具有广泛的应用。然而，传统的模板跟踪算法，由于剧烈的物体外观变化，经常在一段时间后不能观察到快速物体运动或漂移。为了解决这些问题，本文提出了一种新的用于运动估计的置信度约束匹配算法和用于模板更鲁棒卡尔曼滤波器。通过与精确的遮挡检测器集成，本文方法通过从运动参数的计算中除去
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