基于Kinect深度数据的移动机器人障碍检测方法研究

摘要

未知室内环境中的障碍检测是室内移动机器人领域的热点问题;在低成本条件下为更加准确的对环境中的障碍进行检测,提出一种基于低成本Kinect传感器点云数据进行环境障碍检测的有效方法;首先通过Kinect三维点云数据,对点云数据进行去燥处理,并进行三维数据到二维平面的投影的转换并通过DBSCAN聚类算法对投影的二维点云数据进行聚类分析;通过设置相邻顶点间最大距离阈值对convex-hull凸包算法进行改进,试验结果表明改进的凸包算法能够对障碍进行有效识别;该方法在Matlab中进行了方法验证,并在P3一DX移动机器人平台上进行了试验验证,结果表明该方法能够有效对环境中的障碍进行有效识别.