基于视差平面分割的移动机器人障碍物地图构建方法

作为自主移动机器人地表障碍物探测(GPOD)技术的一部分,提出了一种利用双目摄像机的视差图像获取信息来构建机器人前方障碍物栅格地图的方法.该方法融合了3维立体视觉技术以及2维图像处理技术,前者依据视差图的直方图信息对视差图像进行自适应平面分割,把每个平面看作是3维场景中的实物切片进而提取障碍物3维信息,后者通过计算各平面上的障碍物信息曲线来提取障碍物信息,把立体视觉数据从视差图像空间变换到2维的障碍物地图空间.给出了该方法构建障碍物地图的整体过程,试验结果证明了该算法的有效性和精确性.

移动机器人障碍物地图构建研究

针对路面不平和地面障碍物严重影响轮式机器人行走问题,提出一种检测和构图的方法。激光雷达对地面探测获取点云数据,结合移动机器人位姿,计算出路面凹凸状态,进行平整性检测和标记,筛选出所有障碍物,得到凹凸障碍物地图。实验表明,该方法能构建障碍物地图并实现路面实时平整性检测,比普通栅格地图增加了小型和凹型障碍物信息。

智能车避障触须算法中的障碍物探测研究

文章研究了一种基于智能车避障触须算法的障碍物探测的改进算法。介绍了障碍物地图的初步建立、不同速度值下触须和通行区域的计算以及改进算法的实现。在Visual Studio 2008平台上,通过在不同车速值下进行仿真计算,得到了每条触须上最近障碍物的距离,并依此分别给出了直观的仿真结果。文中通过将理论分析和仿真结果对比,指出了车速和单个障碍物点对结果的影响,并结合改进算法的目的和意义,证明了所实现的障碍物探测改进算法具有较高的可信性和实用性。