挖掘機器人多傳感器融合的環(huán)境感知.pdf

1、為了挖掘機器人能夠?qū)崟r的感知野外復(fù)雜的環(huán)境信息，本文主要從障礙物檢測、分割、未知環(huán)境地圖的建立等幾個方面進(jìn)行了研究。
　　為實現(xiàn)野外環(huán)境下對障礙物進(jìn)行分割，本文提出了一種基于激光雷達(dá)信息并結(jié)合區(qū)域生長的分水嶺算法，利用激光雷達(dá)信息來做引導(dǎo)分割區(qū)域，再將區(qū)域生長和分水嶺結(jié)合起來并利用激光雷達(dá)的信息確定區(qū)域生長的最優(yōu)閾值，通過實驗驗證，該方法有效的克服了分水嶺的過分割，并滿足實時性的要求。
　　挖掘機器人在作業(yè)時，需要對障礙物進(jìn)

2、行精確的分割，針對GrabCut耗時的缺陷，本文提出了背景自適應(yīng)的GrabCut圖像分割算法，即在確定背景像素中選取可能目標(biāo)像素鄰近的一部分像素作為背景像素，減少背景建模的節(jié)點數(shù)，并利用激光雷達(dá)的信息完成交互。實驗表明改進(jìn)的算法有效的提高了運行效率，分割的目標(biāo)邊緣信息更加完整、平滑。
　　由于單目攝像機可視范圍無法滿足項目需求，本文采用雙目圖像拼接技術(shù)，針對漸入漸出算法融合時出現(xiàn)不清晰等現(xiàn)象，提出了利用 Sobel邊緣檢測處理待拼