摘要
近些年我国服务机器人行业发展迅速，智能服务机器人愈发普及，对于服务机器人的智能感知技术也提出了更高要求。双目立体相机作为服务机器人的“眼睛”，可实时感知周围环境，被广泛应用于服务机器人的障碍物检测中。本文使用带散斑投射器的双目立体相机，基于传统U-V视差目标检测算法进行改进，实现服务机器人在室内的障碍物检测，主要工作如下： （1）本文在V视差图中分段拟合地面线，使用RANSAC算法选取视差点，寻找最优的地面线模型。同时，根据相机安装高度生成默认的地面线，以此作为拟合地面线时的参考地面线，提高了算法在非平坦路面情况下拟合地面线的鲁棒性。 （2）在提取障碍物框阶段，本文基于传统U-V视差检测算法，将U视差图分为近点区域和远点区域，使用不同算法提取障碍物线段。利用提取到的障碍物线段建立统计直方图，继而确定障碍物框的长度、高度。在障碍物检测后处理阶段，根据提取出的障碍物框信息，以及室内障碍物特征，将得到的障碍物框进行并框、分框、去框处理，以优化检测效果。最后，输出检测到的障碍物中心点三维空间信息。 （3）将本文算法移植到服务机器人上CPU为1.5GHzx4的ARM板。经过实验，该算法可以检测到室内场景下相机前方10米内的障碍物，并具有约84.59%的检测成功率，平均检测耗时约为54.33ms，每秒可完成处理18帧1280*720分辨率的图像检测。 本文算法实现了在低成本的硬件平台上对室内场景障碍物的精准快速检测，具有一定应用价值。
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