【摘 要】
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为增强室内移动机器人障碍物检测和道路提取能力,文中提出了一种基于深度信息的障碍检测方法。首先对深度数据进行滤波处理,填补缺失的数据;然后将深度图转换为视差图,对视差
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室,大唐陕西府谷能源化工有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61005015);国家第三批博士后特别基金(201003280);上海市青年教师培育计划;上海大学青年教师资助计划资助项目
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为增强室内移动机器人障碍物检测和道路提取能力,文中提出了一种基于深度信息的障碍检测方法。首先对深度数据进行滤波处理,填补缺失的数据;然后将深度图转换为视差图,对视差图进行水平和竖直方向投影直方图统计获得U-V视差图;由V视差图得到初步道路信息,进一步用最小二乘法拟合出完整道路平面。对U-V视差图进行两次最大类间方差法(Otsu法)分割,提取出障碍物主要信息,并根据视差关系得到障碍物在世界坐标系中的位置。实验结果表明,使用Kinect可以有效地对地面障碍物进行检测并提取出道路信息,可为室内移动机器人提供良好的导航信息。
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