【摘 要】
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室外移动机器人在包含斜坡路面的环境下进行障碍物检测时，采用传统的RANSAC地面点云剔除算法会出现无法剔除斜坡点云的现象，导致后续将斜坡识别成障碍物。针对这一情况，本文提出了一种相邻线束算法来检测和剔除斜坡点云，并基于欧式聚类对障碍物进行检测。该方案首先对三维激光点云进行预处理，根据三维激光雷达相邻线束之间的几何关系分割出包含斜坡的地面点云，再经过体素滤波进行下采样后，对分割出的障碍物点云进行基于
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1310000）； 湖北省重点研发计划项目（2020BAB098）； 国家自然科学基金（51874217）；
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室外移动机器人在包含斜坡路面的环境下进行障碍物检测时，采用传统的RANSAC地面点云剔除算法会出现无法剔除斜坡点云的现象，导致后续将斜坡识别成障碍物。针对这一情况，本文提出了一种相邻线束算法来检测和剔除斜坡点云，并基于欧式聚类对障碍物进行检测。该方案首先对三维激光点云进行预处理，根据三维激光雷达相邻线束之间的几何关系分割出包含斜坡的地面点云，再经过体素滤波进行下采样后，对分割出的障碍物点云进行基于KDTree的欧式聚类，并通过PCA主成分分析计算出外接包围框的尺寸和方向来对障碍物进行检测。经过实验表明，采用本文提出的障碍物检测算法能够有效地分割出环境中的斜坡路面，在聚类过程中能够避免将斜坡路面识别为障碍物，为机器人自主行走避障策略提供基础。
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