【摘 要】
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微型无人车是应用前景广阔的一型机器人,然而受限于有限的硬件资源,其避障功能往往通过视觉传感器实现。基于光流的环境感知方法是一种有效的障碍物识别方法,但存在的问题是:在行驶方向上,障碍物的光流信噪比低,导致机器人难以根据光流检测出正前方的障碍。针对此问题,本文提出针对纵向光流来识别逼近障碍物。该方法利用到常见障碍物在观察者的视野空间中呈纵向分布这一特点,根据其典型的扩散光流模式,整合了广域光流的信息
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微型无人车是应用前景广阔的一型机器人,然而受限于有限的硬件资源,其避障功能往往通过视觉传感器实现。基于光流的环境感知方法是一种有效的障碍物识别方法,但存在的问题是:在行驶方向上,障碍物的光流信噪比低,导致机器人难以根据光流检测出正前方的障碍。针对此问题,本文提出针对纵向光流来识别逼近障碍物。该方法利用到常见障碍物在观察者的视野空间中呈纵向分布这一特点,根据其典型的扩散光流模式,整合了广域光流的信息,来对障碍物的空间位置分布做出鲁棒性估计。在gazebo平台上的仿真结果证明了基于该算法的避障控制策略能够有效检测出视野中的障碍物,并控制机器人在室内环境中安全行驶。
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