[发明专利]一种检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法

权利要求书

1.一种检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法，其特征在于，该方法通过融合深度图像边缘检测与红外图像边缘检测对障碍物进行准确识别与定位，包括以下步骤：

通过相机获取深度图，去除深度图的噪声点；

将深度图中像素点的深度值的差小于预设阈值的连续区域分割为同一区域，得到两个区域，所述两个区域中深度值较小的区域为前景区域；

在前景区域中进行边缘检测，得到前景区域中边缘信息的二值图，然后对前景区域中边缘信息的二值图进行处理，粗化边缘信息；

对粗化边缘信息的深度图进行障碍物标记，获得第一标记图A1；

通过相机获取红外图，去除红外图的噪声点；

在红外图中进行边缘检测，得到红外图边缘信息的二值图，对红外图边缘信息的二值图进行处理，粗化边缘信息；

对粗化边缘信息的红外图进行障碍物标记，获得第二标记图A2；

若所述第一标记图A1和第二标记图A2中存在一区域同时被标记为障碍物，则该区域为障碍物区域，采用矩形图标识障碍物区域，得到矩形障碍物区域，矩形障碍区区域深度值的平均值为障碍物的深度值，矩形障碍物区域的像素数量为障碍物所占像素的数量；否则，该区域为非障碍物区域。

2.根据权利要求1所述的检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法，其特征在于，所述去除深度图的噪声点包括黑洞填补、去毛刺处理；所述去除红外图的噪声点包括去毛刺。

3.根据权利要求1所述的检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法，其特征在于，所述对粗化边缘信息的深度图进行障碍物标记，包括：对粗化边缘信息的深度图中用1标记边缘区域，用0标记非边缘区域；

所述对粗化边缘信息的红外图进行障碍物标记，包括：对粗化边缘信息的红外图中用1标记边缘区域，用0标记非边缘区域。

4.根据权利要求2所述的检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法，其特征在于，所述黑洞填补，包括：

依次任选深度图中在深度值为0的一像素点作为黑洞点，该黑洞点的8邻域的像素点中深度值出现次数最多的值作为该黑洞点的填充值且填充值不为0；若该黑洞点的8邻域的像素点中存在两个及两个以上深度值出现次数一样，则取该黑洞点的8邻域的像素点中深度值的平均值作为该黑洞点的填充值且填充值不为0。

5.根据权利要求2所述的检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法，其特征在于，所述深度图的去毛刺处理，包括：

依次任选深度图中的一个像素点作为当前像素点，计算该当前像素点的8邻域的像素点的平均值，将该平均值作为当前像素点的深度值。

6.根据权利要求2所述的检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法，其特征在于，所述红外图的去毛刺处理，包括：

依次任选红外图中的一个像素点作为中心像素点，计算该中心像素点的8邻域的像素点的平均值，将该平均值作为中心像素点的深度值。