双足机器人实时障碍检测视觉系统设计与实现

本文介绍了一种针对双足步行机器人的实时障碍检测视觉系统，该系统的核心在于利用图像平面与机器人行走地面之间的映射关系进行障碍识别。系统首先基于图像投影理论，通过构建投影变换矩阵来确定像点在地面平面的位置，即判断像点是位于地面之上（视为障碍）还是地面之下。为了提高系统的鲁棒性和稳定性，设计了一个在线校正机制，能够减小外部环境（如光照、视角变化）和内部参数变化（如机器人姿态）对映射矩阵的影响。 系统的关键技术包括特征点检测，通过识别和跟踪机器人运动中的特征点，这些点在映射矩阵中对应地面上的固定位置。当图像中的像点与预设的特征点位置不符时，就可能表示有障碍物存在。此外，系统通过边缘检测算法提取出障碍物的轮廓，进一步结合简单的三维信息恢复，构建出机器人行走空间中的障碍投影图，直观展示障碍物在机器人视场中的分布情况。 这种实时障碍检测方法具有计算量小、实时性强的特点，能够满足双足步行机器人在动态环境中避障的需求。其优点在于无需复杂的三维重建过程，提高了系统的执行效率和实用性。然而，对于精度要求较高的复杂场景，可能还需要结合其他传感器数据进行融合，以进一步提高障碍识别的准确性。 本文提出的双足机器人实时障碍检测视觉系统，结合了投影几何、特征点匹配和边缘检测技术，提供了一种高效且实用的避障解决方案，对于双足机器人的导航和自主行为控制具有重要意义。