基于非迭代K均值算法的障碍物检测方法

障碍物检测是移动机器人领域的一个重要研究难点.相较于传统的超声波、毫米波雷达以及激光检测等方法,双目视觉可以更好地获得障碍物的位置和形态信息.然而传统双目识别利用双目相机获取视野范围内各个物体的视差图来测算物体距离,在视差图测距中不区分障碍物,从而导致不能识别物体属性.因此,提出了一种基于非迭代K均值算法的移动机器人障碍物检测方法,可以用来识别双目图像中的物体属性,完成障碍物分类检测.该方法使用目标检测算法YOLOv3算法框架在代码编辑器VS2015环境下进行快速的目标检测,运用非迭代K均值算法,将检测目标分类为障碍物和非障碍物两类,从而实现了对障碍物的快速检测.