机器人平台上基于Kinect相机的地平面检测方法.pdf

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1、MicrocomputerApplicationsVo1．30，No．5，2014研究与设计微型电脑应用2014年第3O卷第5期文章编号：1007—757X(2014)05—0010—04机器人平台上基于Kinect相机的地平面检测方法刘俊，夏杰，陈雁秋摘要：地平面检测对于移动机器人进行3D导航和环境感知非常重要。描述一种基于Kinect相机的地平面检测的新算法。算法主要包括两个部分：首先，通过3D点云的多方位投影变换及2D投影面的L—P范数集中度度量获取地平面的法向量，然后，根据获得的法向量进行3D空间中

2、地平面具体位置的确定。算法使用了安装在PR2机器人平台上的Kinect相机拍摄得到的数据集进行验证，实验结果表明该算法可以获得非常可靠的地平面检测结果。关键词：地平面检测；机器人；Kinect；3D点云中图分类号：TP3l1文献标志码：AANovelGroundPlaneDetectionMethodwithKinectonaMobileRobotLiuJun，XiaJie，ChertYahQiu(SchoolofComputerScience，FudanUniversity,Shanghai201203，

3、China)Abstract：Groundplanedetectionisveryimpo~antfor3Dnavigationandenvironmentperceptioninroboticsfields．AnovelgroundplanedetectionmethodusingKinectisintroduced，whichcontainstwomainprocedures．First，thenormalvectorofthegroundplaneisobtainedbyprojectingthe3D

4、pointcloudtoaseriesofdirectionsandmeasuringtheconcentrationlevelsofthe2DprojectedmapswithL—Pnormmetrictechnology．Thenthegroundplaneisfiarthersearchedbasedonthecalculatednormalvector．Thedatasetcap—turedwithKinectmountedonaPR2robotisusedforevaluation．Experim

5、entsshowverypromisingresultsonthisdataset．Keywords：GroundPlaneDetection；Robotics；Kinect；3DPointCloud0引言面边缘存在易于检测的直线的前提下，此方法非常有效。(4)随机抽样～致性算法(RANSAC)。Rusu[5l等人提出将3D3D环境感知在机器人研究领域⋯中是一个非常重要的点云划分成多个部分，然后使用RANSAC找到局部多边形，课题。为了获取场景的3D数据，传统的机器人往往配备3D最后合并这些多边形；Amer

6、i等人J贝0将RANSAC运用到传感设备，如3D扫描仪和立体(双目／多目)成像系统。虽了建筑物屋顶的检测。(5)期望最大化算法(EM)：Liu等然这些设备在3D建模中被证明是非常有效的，然而3D扫人【7_提出使用EM算法进行3D数据聚类并获得平面信息。描仪的价格非常高昂，而立体成像系统的搭建比较复杂，且在这些现有方法中，很少有方法利用到一个现象，即立体匹配技术很难处理纹理缺乏的场景区域，因而通过双目人造的室内场景中，大量的物体表面将对齐到很少的儿个方／多目成像系统获得的点云数据的质量通常很差。近年来，向卜I

7、。这个特点在地面检测中可以作为一个非常重要的先一种价格相对低廉的深度相机(Kinect)在机器人领域得到验知识，可以被用于决定点云中平面的主方向。本文提出的了广泛关注，使用这种相机可以实时地获取场景的3D信息，地平面检测算法将利用该特性，从而获得地平面的法向量；同时，与立体成像系统相比，Kinect获得的3D点云数据更获取法向量后，使用点数统计直方图即可以在点云中定位到加稳定可靠。平面的具体位置。基于Kinect捕获的深度图像信息，本文提出了在3D点云中检测地平面的新算法。该算法可以辅助机器人进行自动1地平

8、面法向量的计算导航、场景识别、以及环境理解。1．1投影变换在机器人领域的研究进程中，已有一些平面检测算法被现实的室内场景中常常会包含大量的水平面(如地平面提出来了，如：(1)霍夫变换方法J。该方法是一种比较成和桌子表面等)，因此如果将场景中的3D点云朝平行于尽熟的算法，不仅可以用于2D图像上的直线和圆的检测，也可能多的平面的方向进行投影而生成的二维投影图将呈现可以扩展到3D空间中用于平面检测。(2)区域增长算法：