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文档简介

基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统研究基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统研究

摘要:

随着机器人技术的发展和应用的广泛推广，泊车机器人成为了近年来研究的热点领域之一。本文主要针对泊车机器人的障碍物识别问题展开研究，提出了一种基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统。首先，我们对泊车场景中可能出现的障碍物进行了分类，包括静态障碍物和动态障碍物。然后，我们采用了一种基于双目视觉的障碍物检测算法，通过计算双目图像的视差图来实现对障碍物的检测和定位。最后，我们进行了一系列的实验证明了我们系统的有效性和可靠性。

1.引言

随着城市化进程的不断加快，车辆的数量呈现出快速增长的趋势。这导致了停车位的短缺问题，给人们的生活带来了很多不便。泊车机器人作为一种创新的解决方案，可以自动驾驶完成车辆的泊车过程，极大地提高了泊车的效率和便利性。然而，为了确保泊车过程的安全性和可靠性，机器人需要具备障碍物识别的能力。因此，本文提出了一种基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统，旨在解决这一问题。

2.泊车机器人障碍物分类

在泊车场景中，可能出现的障碍物可以分为静态障碍物和动态障碍物两类。静态障碍物包括墙壁、柱子、停车桩等固定不动的物体，而动态障碍物则包括行人、其他车辆等会运动的物体。针对这两类障碍物，我们需要设计相应的识别算法。

3.基于双目视觉的障碍物检测算法

本研究采用了一种基于双目视觉的障碍物检测算法。首先，我们使用双目摄像头获取到由左右两个相机拍摄的图像，并对图像进行畸变校正，以提高图像的质量。然后，我们利用立体匹配算法计算双目图像的视差图。视差图反映了不同像素之间的位移差异，通过分析视差图可以获取到障碍物的深度信息。接着，我们根据一定的阈值将视差图转化为二值图像，并对图像进行形态学处理和轮廓分析，以实现对障碍物的检测和定位。

4.实验结果与分析

为了验证我们提出的基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统的有效性和可靠性，我们进行了一系列的实验。实验结果表明，我们的系统能够准确地识别和定位泊车场景中的静态障碍物和动态障碍物，实现了泊车机器人的自动避障功能。同时，我们还对系统的鲁棒性和实时性进行了测试，结果显示我们的系统在不同光照条件下均能稳定运行，并能够实时响应环境变化。

5.结论

本文提出了一种基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统，通过视差图计算和形态学分析实现了对泊车场景中障碍物的检测和定位。实验结果表明，我们的系统具备了良好的鲁棒性和实时性，能够准确地满足泊车机器人的自动避障需求。未来，我们将进一步完善系统的性能，提高其在复杂环境下的适应能力，并探索其他感知技术的应用，为泊车机器人的发展做出更大的贡献。

本文提出的基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统具备良好的鲁棒性和实时性，在实验中能够准确地识别和定位泊车场景中的静态和动态障碍物，实现了泊车机器人的自动避障功能。系统通过视差图计算和形态学分析有效地检测和定位障碍物，并在不同光照条件下稳定运行，能

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