一种基于深度信息的障碍物检测方法

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。

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

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61005015;国家第三批博士后特别基金201003280;上海市青年教师培育计划和上海大学青年教师资助计划资助项目

在线出版日期：2015-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：43-47