[發明專利]一種基于深度攝像頭的障礙物檢測方法

在審

• 申請號: 201810767044.5
• 申請日: 2018-07-13
• 公開（公告）號: CN109272481A
• 公開（公告）日: 2019-01-25
• 發明（設計）人: 郭健;危海明;宋愷
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/80;G01S11/12
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 孟睿

本發明涉及一種基于深度攝像頭的障礙物檢測方法。采集深度圖像，根據相機內參和深度數據，獲得三維點云，即計算獲得深度圖像中所有像素點在相機坐標系中的實際位置(x_c,y_c,z_c)；其中，x_c表示像素點對應實際物體點到相機中心的橫向距離，y_c表示像素點對應實際物體點到相機中心的縱向距離，z_c表示像素點對應實際物體點到相機中心的深度距離；設定最大避障閾值th，即當物體與相機之間的距離大于最大避障閾值th，則認為該物體不是障礙物；遍歷所有的三維點云，對于每一個像素點，如果其x_c在避障視野(v_l,v_r)內，且其深度z_c小于最大避障閾值th，則認為該像素點屬于障礙物。本發明檢測面大，并降低了漏檢率，從而提高了檢測障礙物的可靠性和準確性。

技術領域

本發明屬于機器人導航與控制技術領域，具體涉及一種基于深度攝像頭的障礙物檢測方法。

背景技術

在機器人導航和運動過程中，檢測和規避障礙物是實現機器人自主運動和智能化的重要環節。現有技術中一般采用傳感器進行避障檢測。避障傳感器包括紅外，超聲波和激光等。其中，紅外傳感器不受可見光影響，角度靈敏度高，價格低廉，但只能檢測單線障礙物信息；超聲波一般具有一定的波束角，可用于面檢測，但角度精度相應降低。此外，超聲波易受環境影響，不可檢測吸聲材料。激光與紅外類似，技術成熟，有更高的精度，但一般價格較高。因此，利用避障傳感器進行障礙物檢測，檢測面小，容易造成障礙物信息的漏檢，特別是對不同高度或者凳腳等較細的障礙物，難以檢測到，從而導致了避障決策的失效。

近年來，深度攝像頭的發展和普及為障礙物的檢測和規避帶來的新的思路。深度攝像頭可以檢測到物體的深度，即物體與相機之間的距離。基于測距原理的不同，其實現形式也多種多樣。目前深度攝像頭常用的測距原理包括：雙目匹配，一般結構光編碼和激光散斑編碼(Light coding)。Kinect，xtion等主流RGBD攝像頭即采用的激光散斑編碼技術。

雖然實現的原理和方式有所不同，但深度攝像頭最終處理得到的圖像均為深度圖像，即以相機視角得到了所攝物體距離相機的深度。因此，不同深度攝像頭均可等效的看做一種特殊的圖像攝像頭，并按照攝像機模型進行分析處理。基于這一模型，結合深度信息，即可得到物體在相機坐標系中的實際坐標，從而使得全面檢測障礙物信息成為可能。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于深度攝像頭的障礙物檢測方法，檢測面大，并降低了漏檢率，從而提高了檢測障礙物的可靠性和準確性，同時通過降維和離散處理，可以便捷地使用障礙物信息。

為了解決上述技術問題，本發明提供一種基于深度攝像頭的障礙物檢測方法，包括以下步驟：

步驟1、采集深度圖像，根據相機內參和深度數據，獲得三維點云，即計算獲得深度圖像中所有像素點在相機坐標系中的實際位置(x_c,y_c,z_c)；其中，x_c表示像素點對應實際物體點到相機中心的橫向距離，y_c表示像素點對應實際物體點到相機中心的縱向距離，z_c表示像素點對應實際物體點到相機中心的深度距離；

步驟2、設定最大避障閾值th，即當物體與相機之間的距離大于最大避障閾值th，則認為該物體不是障礙物；遍歷所有的三維點云，對于每一個像素點，如果其x_c在避障視野(v_l,v_r)內，且其深度z_c小于最大避障閾值th，則認為該像素點屬于障礙物。

進一步，使用張正友標定法，對深度攝像頭進行標定，使用的棋盤為深度棋盤。

進一步，獲取三維點云的方法如下式所示，