一种快速鲁棒的越野环境下自主移动机器人障碍检测算法

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为了既能正确地从视差图中检测出障碍,又能鲁棒地抵抗噪声的干扰,本文提出一种快速鲁棒的越野环境下自主移动机器人障碍检测算法.首先综合利用高度约束、连续性约束和坡度约束给出了障碍点的完整定义,然后借用区域增长的思想综合多种约束进行障碍检测,最后使用冗余检测方法与多分辨率策略对算法进行优化,并对冗余检测方法的原理进行证明.实验结果证明本文算法在各种不同的环境下都有效且鲁棒,算法的平均运行时间为25 ms,能够满足实时运行的要求.
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