移动机器人室内场景认知：激光与视觉融合技术

"本文主要探讨了硕士研究生级别的移动机器人研究，重点关注如何通过三维激光测距与单目视觉技术实现室内场景的认知。" 在当前的机器人领域，环境感知与认知是实现自主导航和决策的重要环节。激光传感器，特别是三维激光测距仪，因其抗干扰性强和对光照条件不敏感的特性，成为了获取空间几何信息的理想工具。它能够提供精确的三维点云数据，帮助机器人理解周围环境的结构。另一方面，视觉传感器，如单目相机，虽然在深度信息获取上存在局限，但能提供丰富的色彩和纹理信息，对于场景的理解同样不可或缺。 文章提出了一个结合激光测距与单目视觉的室内场景认知方法。首先，利用激光数据的线段特征和区域扩张算法，提取出室内场景的结构化特征，如地面和墙壁等平面。这一过程有助于构建室内环境的基本框架，为后续的物体识别奠定基础。接着，针对非结构化的物体，文章提出了一种基于点云连续性的分割算法，以处理形状不确定和不规则的物体。 在场景认知中，Markov随机场（MRF）模型被广泛应用。本文采用MAP-MRF（最大后验概率-马尔科夫随机场）框架，将识别出的场景框架元素和物体作为节点，通过邻域关系来描述它们之间的交互，进一步提升物体认知的准确性。作者创新性地选择了物体的高度信息作为基本特征，并引入形状直方图来描述物体的三维形状，弥补了激光数据在形状表达上的不足。同时，通过融合单目视觉信息，尤其是在HSI颜色空间下构建物体的颜色直方图，为物体的识别提供了颜色维度的参考。 最后，通过上述认知结果，机器人能够构建具有语义信息的室内地图，即语义地图，这对于实现高级别的导航和环境理解至关重要。论文的实验部分验证了所提方法的有效性，证明了结合激光测距与单目视觉的室内场景认知策略在实际应用中的可行性。 关键词：三维激光测距，数据融合，MAP-MRF，场景认知，语义地图