【摘 要】
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本文提出一种基于3D视觉传感器的障碍物检测方法,用于解决准静态场景的障碍物检测的误检、漏检等问题。本文算法首先对3D视觉传感器得到的点云数据进行坐标系转换,然后以高度值作为尺度因子产生深度图像,然后与障碍物高度参数进行比较产生二值化图像,通过计算二值化图像最大连通域大小辨识出障碍物。本算法使用在变电站电力巡检机器人安全巡检项目中,通过长时间复杂环境运行验证了算法的稳定性和有效性。
【机 构】
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贵州电网有限责任公司,贵州贵阳550002
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本文提出一种基于3D视觉传感器的障碍物检测方法,用于解决准静态场景的障碍物检测的误检、漏检等问题。本文算法首先对3D视觉传感器得到的点云数据进行坐标系转换,然后以高度值作为尺度因子产生深度图像,然后与障碍物高度参数进行比较产生二值化图像,通过计算二值化图像最大连通域大小辨识出障碍物。本算法使用在变电站电力巡检机器人安全巡检项目中,通过长时间复杂环境运行验证了算法的稳定性和有效性。
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