基于深度图像的室内机器人避障系统

• 作者: 周武 王书平 范晨光 马利红
• 来源期刊: 浙江师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图像 室内机器人 Kinect 避障
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 物理
• 页码范围: 276-282
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2824字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16218/j.issn.1001-5051.2016.03.007

摘要

为了增强室内移动机器人的障碍物检测能力和降低系统成本,提出了一种基于深度图像的单一Kinect传感器的室内移动机器人避障系统.该系统将Kinect传感器竖直放置,并对深度图像进行了几何变换,提供了更加适合探测地面和空中障碍物的视角.对深度图像进行中值滤波以消除图像噪声,并采用统计平均的背景减除法去除无障碍背景,提取障碍物的深度图像,然后对障碍物的大小、位置与数量进行检测,最后根据检测的结果,并利用人工视场与Kinect摄像头对位置环境局部最小值场景的检测相结合进行避障路径的选择.结果表明:局部最小值场景检测方法能够高效检测出环境中存在局部最小值的缺陷,沿墙行走模式也大大减少无效路径,解决了狭窄通道内震荡的问题,有效地实现了室内机器人在动态环境下的避障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马利红	浙江师范大学数理与信息工程学院	29	184	10.0	13.0
2	周武	浙江师范大学工学院	11	101	5.0	10.0
3	范晨光	浙江师范大学数理与信息工程学院	1	4	1.0	1.0
4	王书平	浙江师范大学工学院	2	18	2.0	2.0