栅格法视觉传感集成及机器人实时避障.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用栅格法视觉传感集成及机器人实时避障罗荣贵，屠大维LUORonggui，TUDawei上海大学机电工程与自动化学院，上海200072SchoolofMechatroniesEngineeringandAutomation，ShanghaiUniversity，Shanghai200072，ChinaLUORonggui，TUDawei．Visionsensorsintegrationbasedgrid-methodforrobotreal-timeobs

2、tacledetection．ComputerEngineeringandApplications，2011。47(24)：233-235．Abstract：Reamimeobstaclesdetectionofmobilerobotinindoorenvironmentsbasedontheintegratedsystemofstereovi．sionandlaserrangefinderisinvestigated．Disparityinformationisobtainedfromstereovisionsystem．Fastm

3、ethodforobsta-tiesdetectionisusedforstereovisionsystembyfittinggroundplanedirectlyfromdisparityinformation；analgorithmnamedRANSAC(RandomSampleConsensus)iSusedtofilterthenoisepointsanditCanmakethedetectionrobustly．ThenOCeU-pantygridmapisobtainedfromobstaclesinformationon

4、groundplanebasedon3Dworldmodel．Griddataisextractedandthenisusedtofusetheintegratedinformationprovidedbystereovisionsystemandlaserrangefinder．Experimental托·suitsshowthattheintegratedvisionsensorsofmobilerobotnotonlyobtainadequateobstaclesinformation，butalsocnsul"ethereal

5、-timeandaccuracyperformance．Keywords：sensorsintegration；disparityplane；RandomSampleConsensus(RANSAC)；occupancy-grid；real-timeobstaclede删on摘要：研究移动机器人在室内环境下集成双目视觉和激光测距仪信息进行障碍物实时检测．由双目视觉系统检测环境获取视差信息，通过直接对视差信息进行地平面拟合的方法快速检测障碍物；拟合过程中采用了随机采样一致性估计算法去除干扰点的影响，提高了障碍物检测的鲁棒性。用栅格地图表

6、示基于机器人坐标系的地平面障碍物信息并对栅格信息进行提取，最后把双目视觉与激光测距得到的栅格信息进行集成．实验表明，通过传感信息集成，移动机器人既得到了充分的障碍物信息，又保证了检测的实时性、准确性。关键词：传感集成；视差平面；随机采样一致性：栅格；实时避障DOI：10．3778，j．issn．1002·8331．2011．24．065文章编号：1002-8331(2011)24—0233．03文献标识码：A中图分类号：TP242．61引言移动机器人要实现在室内未知环境中的自主导航，必须有效而可靠地感知外界环境。实时避障一方面要求有充

7、分的环境信息，另一方面又要求处理速度较快，满足实时性的要求u，。对于障碍物的检测，目前常用的测距传感器有激光测距仪、立体视觉、超声波、红外传感器等，每种传感器都有其局限性嘞，且采用单一的传感器在复杂环境中往往无法进行实时避障和导航过程，需要多种传感器的组合，并配以适当的传感器信息处理方法。针对上述情况，本文提出了一种视觉传感集成模型，在激光测距的基础上，加入双目视觉系统，通过实时处理系统获取的视差信息，快速检测出障碍物；用栅格地图表示，最后进行栅格信息提取与集成。●2视觉传感集成模理2．1传感器及其优缺点激光测距仪：选用SICK公司的

8、LMS200激光测距仪。它是一种2D激光测距仪，在2D空间扫描范围1800，扫描分辨率O．5。，当选取mm测量模式时，最大量程为8m，测量误差±15Innl，扫描周期26n塔。立体视觉：选用pointgrey公司的Bnm