[发明专利]一种基于深度摄像头的障碍物检测方法在审
| 申请号： | 201810767044.5 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN109272481A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 郭健;危海明;宋恺 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/80;G01S11/12 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 孟睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度摄像头的障碍物检测方法。采集深度图像，根据相机内参和深度数据，获得三维点云，即计算获得深度图像中所有像素点在相机坐标系中的实际位置(xc,yc,zc)；其中，xc表示像素点对应实际物体点到相机中心的横向距离，yc表示像素点对应实际物体点到相机中心的纵向距离，zc表示像素点对应实际物体点到相机中心的深度距离；设定最大避障阈值th，即当物体与相机之间的距离大于最大避障阈值th，则认为该物体不是障碍物；遍历所有的三维点云，对于每一个像素点，如果其xc在避障视野(vl,vr)内，且其深度zc小于最大避障阈值th，则认为该像素点属于障碍物。本发明检测面大，并降低了漏检率，从而提高了检测障碍物的可靠性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 像素点 避障 实际物体 相机中心 障碍物 深度摄像头 障碍物检测 三维点云 深度图像 相机 相机坐标系 横向距离 深度距离 深度数据 实际位置 纵向距离 检测面 漏检率 遍历 内参 采集 检测 视野 | ||
【主权项】：
1.基于深度摄像头的障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集深度图像，根据相机内参和深度数据，获得三维点云，即计算获得深度图像中所有像素点在相机坐标系中的实际位置(xc,yc,zc)；其中，xc表示像素点对应实际物体点到相机中心的横向距离，yc表示像素点对应实际物体点到相机中心的纵向距离，zc表示像素点对应实际物体点到相机中心的深度距离；步骤2、设定最大避障阈值th，即当物体与相机之间的距离大于最大避障阈值th，则认为该物体不是障碍物；遍历所有的三维点云，对于每一个像素点，如果其xc在避障视野(vl,vr)内，且其深度zc小于最大避障阈值th，则认为该像素点属于障碍物。
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