一种基于深度信息的障碍物检测方法

• 作者: 任衍允 李俄德 杨磊 蔡纪源
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 深度数据 视差图 最小二乘 最大类间方差法 障碍物检测
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 2210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.08.009

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨磊	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	16	63	5.0	7.0
2	任衍允	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	3	11	2.0	3.0
3	蔡纪源	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	2	11	2.0	2.0
4	李俄德		1	7	1.0	1.0