移动机器人基于三维激光测距的室内场景认知

研究了移动机器人在室内三维环境中的场景认知问题.室内场景框架具有结构化特性,而室内多样化的物体则难以进行模型化表述.本文利用区域扩张算法进行平面特征的提取,并根据平面属性及其相互间的空间关系,完成室内场景框架的辨识.为了借鉴图像处理领域的物体识别方法,本文提出一种基于Bearing Angle模型的激光测距数据表述方法,从而将三维点云数据转换为二维Bearing Angle图.同一类物体中的个体形态具有多样性,同时观测视角也导致激光测距数据的显著差异.针对这些问题,采用一种基于Gentleboost算法的有监督学习方法,并利用物体碎片及其相对于物体中心的位置作为特征,从而完成室内场景中的物体认知.利用室内场景框架辨识结果在Bearing Angle图中进行天棚、地面、墙壁、房门等区域的标记,并利用所产生的语义信息去除错误的认知结果,从而有助于提高识别率.利用实际机器人平台所获得的实验结果验证了所提方法的有效性.