基于双目视觉的障碍物高度检测.pdf

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1、118传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2010年第29卷第7期基于双目视觉的障碍物高度检测解兴哲，王妲，刘冉，刘满禄(西南科技大学信息工程学院机器人技术重点实验室，四川绵阳621010)摘要：针对变电站设备巡检机器人的应用需求，提出了一种基于双目视觉的障碍物高度检测方法。采用双目测距原理对障碍物的距离信息进行检测，然后在图像中选择样本点，根据这些点在视差图中的三维坐标，利用改进的RANSAC算法，求取当前帧的路面的平面方程，并利用Kalman滤波对此平面方程进行估计和预测。最后利用点到平面距离公式求取障碍物的

2、高度，得到三维环境的高度图，利用高度信息检测障碍物。实际应用表明：提出的方法能有效地克服光照变化和阴影对障碍物检测的影响，所求得障碍物的高度信息精度较高，能够满足需求，对于环境变化的适应性较强。关键词：双目视觉；路面平面方程；RANSAC；卡尔曼滤波中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：1000--9787(2010)07--0118--03ObstacleheightdetectionbasedonbinocularstereovisionXIEXing—zhe，WANGHeng，LIURan，LIUMan—lu(RoboticsLaboratory，Sc

3、hoolofInformationEngineering，SouthwestUniversityofScienceandTechnology，Mianyang621010，China)Abstract：Anoriginalapproachforthepatrolrobotinthesubstationtodetecttheobstacleheightispresentedbasedonbinocularstereovision．Theroadmodelhypothesisoftherobot’Senvironmentisproposed．Thedistancebet

4、weentheobstacleandthecameraiscomputedonthebasisofthealgorithmofbinoculardistancemeasurement．Withtheselectedsampleinthedisparityimage，theroadplaneequationofthecurrentframeiscalculatedbytheimprovedrandomsampleconsensus(RANSAC)algorithmandestimatedandpredictedbytheKalmanfilter．Whenthedist

5、ancebetweentheobstacleandtheroadiscalculatedonthebasisoftheformulafromthepointtotheplane，theheightimageisobtained．Theobstacleisdetectedaccordingtotheheightinformation．ApplicationsshowthatthealgorithmiSrobusttotheshadowsandilluminationchangeandmoreadaptabletotheenvironment．Theobstaclehe

6、ightispreciseenoughtomeettherequirement．Keywords：binocularstereovision；roadplaneequation；RANSAC；Kalmanfilter0引言当环境发生变化时，需要重新标定，适应性差，而且，畸变现机器人视觉导航中，栅格地图以其结构简单、操作方便象严重，精度不高。受到了更多关注。在栅格地图的构建中，障碍物的高度检本文在开发适合于无人值守变电站的设备巡检机器人测是关键。常见的障碍物高度检测方法有2种：一种是采系统中，针对设备巡检机器人的工作环境，提出了～种新的用激光扫描传感器，利用激光测距原

7、理得到机器人前方环基于双目视觉障碍物高度检测方法：首先，使用双目测距原境的三维距离像，由此获得障碍物的形状、高度、宽度等信理获得三维环境的深度图，在此基础上，利用改进的息J。这种方法价格较高，环境适应能力不够，实用性RANSAC算法求取道路面的平面方程，然后，根据点到平面差。另一种是基于视觉的障碍物高度检测，常用的基于双的距离提取障碍物的高度，根据高度信息分析和理解障碍目视觉的障碍物高度检测方法是，首先利用双目测距原理物。获得三维环境的深度图，然后，将摄像机标系下的坐标转换1双目测距原理成车体坐标系下的坐标，车体坐标系中的Y轴值即表示三人眼观察三维世界时，由于几