计算机应用

作者：丁斗建, 赵晓林, 王长根, 高关根, 寇磊

单位：1. 空军工程大学 装备管理与无人机工程学院, 西安 710038;2. 中国人民解放军 94639部队, 南京 210000;3. 西安飞行自动控制研究所, 西安 710056

关键词：视觉定位,障碍物检测,视觉同时定位与地图构建,机器人操作系统,立体视觉,机器人

基金：国家自然科学基金资助项目（61503405）；航空科学基金资助项目（20160896007）。

针对稀疏型同时定位与地图构建（SLAM）算法环境信息丢失导致无法检测障碍物问题，提出一种基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法。首先，利用双目相机得到观测场景的视差图。然后，在机器人操作系统（ROS）架构下，同时运行定位与建图和障碍物检测两个节点。定位与建图节点基于ORB-SLAM2完成位姿估计与环境建图。障碍物检测节点引入深度阈值，将视差图二值化；运用轮廓提取算法得到障碍物轮廓信息并计算障碍物凸包面积；再引入面积阈值，剔除误检测区域，从而实时准确地解算出障碍物坐标。最后，将检测到的障碍物信息插入到环境的稀疏特征地图当中。实验结果表明，该方法能够在实现机器人自主定位的同时，快速检测出环境中的障碍物，检测精度能够保证机器人顺利避障。

来源：2019年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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