作者：丁亮 单位：华北计算机系统工程研究所(中国电子信息产业集团有限公司第六研究所) 出版：《信息技术与网络安全》2017年第07期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWXJY2017070060 DOC编号：DOCWXJY2017070069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于Kinect传感器的移动机器人环境检测及行为学习》PDF+DOC2016年第01期 段勇,盛栋梁,于霞 《基于深度图像的室内机器人避障系统》PDF+DOC2016年第03期 马利红,范晨光,王书平,周武 《面向栅格模型的室内环境地图构建方法》PDF+DOC2017年第29期 朱涛,黎恒明,唐新科,尚大帅 《基于Kinect的三维重建技术综述》PDF+DOC2017年第08期 艾达,倪国斌,王苗,杨珍 《基于深度图像的移动机器人动态避障算法》PDF+DOC2013年第04期 张毅,蒋翔,罗元,徐晓东,许新丽 《基于Kinect深度图像的三维重建》PDF+DOC2016年第05期 李务军,吴斌 《智能机器人导航问题的分析》PDF+DOC2017年第20期 仇薪凯,王兴东 《基于声纳的移动机器人沿墙导航控制》PDF+DOC2004年第04期 王栋耀,马旭东,戴先中 《一种基于有限视场的移动机器人避障路径规划算法》PDF+DOC2008年第04期 刘祥,陈建新 《权重感知的三维室内无线传感器网络部署算法》PDF+DOC2014年第06期 庞博,秦小麟,江国华,刘亮

    • 传统的传感器在移动机器人障碍物检测领域都有其各自的局限性。文章提出基于Kinect的障碍物检测方法：利用Kinect传感器获取环境深度图像；通过Kinect标定配准之后获取校准参数；通过该参数获得图像像素点与空间三维坐标的对应关系；通过空间三维坐标确定地平面与障碍物区域，并将障碍物区域作为感兴趣区域；通过三维坐标在x轴和z轴的连续性对感兴趣区域进行处理，分割出各个障碍物。实验结果表明，文中算法可以有效且实时地检测到障碍物信息。

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