10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.02.016
基于Kinect深度数据的移动机器人障碍检测方法研究
未知室内环境中的障碍检测是室内移动机器人领域的热点问题;在低成本条件下为更加准确的对环境中的障碍进行检测,提出一种基于低成本Kinect传感器点云数据进行环境障碍检测的有效方法;首先通过Kinect三维点云数据,对点云数据进行去燥处理,并进行三维数据到二维平面的投影的转换并通过DBSCAN聚类算法对投影的二维点云数据进行聚类分析;通过设置相邻顶点间最大距离阈值对convex-hull凸包算法进行改进,试验结果表明改进的凸包算法能够对障碍进行有效识别;该方法在Matlab中进行了方法验证,并在P3一DX移动机器人平台上进行了试验验证,结果表明该方法能够有效对环境中的障碍进行有效识别.
三维点云、聚类分析、障碍识别、改进凸包算法
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TP242(自动化技术及设备)
北京市教育基金科研计划项目KM201510009001
2017-03-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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