基于Kinect深度技术的障碍物在线快速检测算法
针对在未知环境中移动机器人自主导航面临的障碍物实时检测问题,提出了一种基于Kinect深度技术的障碍物在线快速检测算法。在深度摄像机标定基础上,分析了摄像机运动造成视频流中的场景变化,重点研究了室内动态背景下的Kinect深度图像特征和障碍物在线快速检测。建立室内动态背景模型,采用背景减除法和连通体分析提取障碍物并归类,实现了对Kinect视频序列图像的在线快速检测。以轮式移动机器人为实验平台,验证了所提出算法的实时性、准确性和鲁棒性。
针对在未知环境中移动机器人自主导航面临的障碍物实时检测问题,提出了一种基于Kinect深度技术的障碍物在线快速检测算法。在深度摄像机标定基础上,分析了摄像机运动造成视频流中的场景变化,重点研究了室内动态背景下的Kinect深度图像特征和障碍物在线快速检测。建立室内动态背景模型,采用背景减除法和连通体分析提取障碍物并归类,实现了对Kinect视频序列图像的在线快速检测。以轮式移动机器人为实验平台,验证了所提出算法的实时性、准确性和鲁棒性。