基于改進RANSAC的消防機器人雙目障礙檢測
發(fā)布時間:2018-01-30 17:04
本文關(guān)鍵詞: 立體匹配 隨機采樣一致性 預(yù)檢驗 平面擬合 障礙物檢測 出處:《計算機工程與應(yīng)用》2017年02期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對消防機器人自主作業(yè)的障礙物快速檢測問題,給出了一種基于改進隨機采樣一致性估計的雙目障礙物檢測算法。該算法首先采集雙目視覺左右視圖,進行半全局立體匹配獲取視差信息,然后采用隨機采樣一致性估計的平面擬合法提取地平面模型,并采用預(yù)檢驗法和內(nèi)點閾值限定法同時對隨機采樣一致性估計進行改進,從而提高算法效率,實現(xiàn)障礙物快速檢測。實驗結(jié)果證明該方法能夠準確、快速檢測障礙物,滿足消防機器人作業(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】:國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863)項目(No.2012AA041503,No.2012AA041502) 上海市科委重點攻關(guān)項目(No.14DZ1206800)
【分類號】: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產(chǎn)損失,可以采用融合自動化、人工智能等先進技術(shù)的消防機器人協(xié)助或替代救援人員進入到危險性大的火災(zāi)現(xiàn)場中,自主執(zhí)行偵測、滅火、搜救等任
【相似文獻】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 陳之中;吳訓(xùn)成;;倒車環(huán)境下的網(wǎng)狀障礙物識別技術(shù)[J];上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報;2012年01期
2 向榮;蔣榮欣;;鐵路機車快速超視距障礙物識別算法[J];湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報;2013年02期
3 楊文杰;胡明昊;楊靜宇;;一種基于光流的障礙物估計算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2006年05期
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方法[J];南昌航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2004年04期
5 項志宇;;針對越野自主導(dǎo)航的障礙物檢測系統(tǒng)[J];東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年S2期
6 解興哲;王Y,
本文編號:1476772
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/1476772.html
最近更新
教材專著