基于Kinect的實時障礙物檢測

丁 亮

(杭州電子科技大學 計算機學院，浙江 杭州 310018)

基于Kinect的實時障礙物檢測

丁 亮

(杭州電子科技大學 計算機學院，浙江 杭州 310018)

傳統的傳感器在移動機器人障礙物檢測領域都有其各自的局限性。文章提出基于Kinect的障礙物檢測方法：利用Kinect傳感器獲取環境深度圖像；通過Kinect標定配準之后獲取校準參數；通過該參數獲得圖像像素點與空間三維坐標的對應關系；通過空間三維坐標確定地平面與障礙物區域，并將障礙物區域作為感興趣區域；通過三維坐標在x軸和z軸的連續性對感興趣區域進行處理，分割出各個障礙物。實驗結果表明，文中算法可以有效且實時地檢測到障礙物信息。

Kinect；障礙物檢測；實時

0 引言

移動機器人是機器人學中的一個重要分支，指通過自身的傳感器獲取周圍的環境信息和自身狀態，實現在有障礙物的環境中自主向目標移動，最終完成任務的機器人。

關于獲取環境信息，眾多科研工作者目前的嘗試可以概括為以下五方面：基于超聲波的檢測方法[1-2]、基于激光雷達的檢測方法[3]、基于紅外的檢測方法[4]、基于視覺的檢測方法[5-6]以及基于傳感器組合的檢測方法[7]。

這些方法都可以有效地感知周圍環境信息，但也都有其局限性。本文使用微軟的Kinect傳感器，其不同于一般的視覺傳感器，Kinect除了具有RGB彩色攝像頭可提供二維視覺圖像外，還具有深度傳感器可以獲取距離信息。Kinect屬于主動探測，其探測深度信息使用“光編碼”技術[8]。Kienct價格低廉，獲取信息豐富，非常適用于移動機器人實時障礙物檢測。……