基于点云图的农业导航中障碍物检测方法

• 作者: 姬长英 张杰 沈子尧 田光兆 顾宝兴
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 算法 机器视觉 障碍物检测 点云图 点云密度
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 173-179
• 页数: 7页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 5710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.07.025

摘要

为满足智能农业机器人路径规划中障碍物检测的需求，针对传统双目视觉中用于障碍物检测算法的局限性，提出基于点云图的障碍物距离与尺寸的检测方法。该方法以双目视觉中以立体匹配得到的点云图为对象，通过设置有效空间，对不同区域处点云密度的统计，找到点云密度随距离的衰减曲线。远距离障碍物由于相机分辨率的不足，点云密度会随距离下降，通过密度补偿算法进行补偿，经二次设置有效空间后锁定障碍物位置，将目标点云分别投影于俯视栅格图和正视图中，获得其距离和尺寸信息。试验表明：该方法能有效还原障碍物信息，最大测距范围为28 m，平均误差为2.43%；最大尺寸检测范围为10 m，长度和高度平均误差均小于3%。该文基于点云图的栅格化表示和密度补偿算法，通过设置有效空间将点云投影得到障碍物距离和尺寸，不同环境下的精度测试和距离检测验证了可靠性和鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬长英	南京农业大学工学院	214	3908	34.0	51.0
2	沈子尧	南京农业大学工学院	2	35	2.0	2.0
3	顾宝兴	南京农业大学工学院	31	518	13.0	22.0
4	田光兆	南京农业大学工学院	27	317	10.0	17.0
5	张杰	南京农业大学工学院	20	654	12.0	20.0