本文關(guān)鍵詞： 立體匹配 隨機(jī)采樣一致性 預(yù)檢驗(yàn) 平面擬合 障礙物檢測(cè)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)消防機(jī)器人自主作業(yè)的障礙物快速檢測(cè)問(wèn)題,給出了一種基于改進(jìn)隨機(jī)采樣一致性估計(jì)的雙目障礙物檢測(cè)算法。該算法首先采集雙目視覺(jué)左右視圖,進(jìn)行半全局立體匹配獲取視差信息,然后采用隨機(jī)采樣一致性估計(jì)的平面擬合法提取地平面模型,并采用預(yù)檢驗(yàn)法和內(nèi)點(diǎn)閾值限定法同時(shí)對(duì)隨機(jī)采樣一致性估計(jì)進(jìn)行改進(jìn),從而提高算法效率,實(shí)現(xiàn)障礙物快速檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法能夠準(zhǔn)確、快速檢測(cè)障礙物,滿(mǎn)足消防機(jī)器人作業(yè)需求。
[Abstract]:A binocular obstacle detection algorithm based on improved random sampling consistency estimation is proposed to solve the problem of fast obstacle detection for fire protection robots. The algorithm firstly collects binocular visual views from left to right. The parallax information is obtained by semi-global stereo matching, and then the ground plane model is extracted by using the plane fitting method of random sampling consistency estimation. At the same time, the random sampling consistency estimation is improved by using the pre-test method and the interior threshold method, so as to improve the efficiency of the algorithm and realize the fast detection of obstacles. The experimental results show that the method is accurate. Fast detection of obstacles to meet the operational requirements of fire control robots.
【作者單位】： 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;公安部上海消防研究所;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)項(xiàng)目(No.2012AA041503,No.2012AA041502) 上海市科委重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目(No.14DZ1206800)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP242
【正文快照】： 1引言 在現(xiàn)代化的工廠環(huán)境下,火災(zāi)的發(fā)生往往伴隨著有毒氣體、爆炸、坍塌等事故隱患,救援難度十分巨大。為減少不必要的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失,可以采用融合自動(dòng)化、人工智能等先進(jìn)技術(shù)的消防機(jī)器人協(xié)助或替代救援人員進(jìn)入到危險(xiǎn)性大的火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)中,自主執(zhí)行偵測(cè)、滅火、搜救等任

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2 向榮;蔣榮欣;;鐵路機(jī)車(chē)快速超視距障礙物識(shí)別算法[J];湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

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4 楊素華,趙文龍,陳思平,江少鋒;基于球空間極近距離障礙物的超聲檢測(cè)方法[J];南昌航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年04期

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6 解興哲;王Y，

本文編號(hào)：1476772