移动机器人室内物体检测：基于三维激光测距与BA模型

"这篇文档是大连理工大学的一篇硕士学位论文，主要研究的是移动机器人在室内环境中如何基于三维激光测距技术进行物体检测。论文探讨了如何处理激光传感器收集的数据，将其转化为二维bearing angle (BA)图，以便应用图像处理领域的物体识别方法。作者提出了一种基于boosting算法的有监督学习策略，利用物体碎片特征训练分类器，以解决同一类别物体形态多样和观测视角变化带来的挑战。此外，论文还涉及了室内场景框架的识别，通过区域扩张算法提取平面特征，并利用这些信息改进物体检测的准确性。为了解决BA图的尺度问题，论文提出了根据激光点云数据到光心距离确定图像缩放比例的方法。最后，通过实际机器人平台的实验验证了这种方法的有效性。关键词包括三维激光测距、BA图、boosting算法以及物体检测。" 在人工智能领域，特别是机器学习和移动机器人方向，这篇论文提供了一个创新的方法来解决室内物体检测的问题。激光测距技术在机器人导航和环境感知中扮演着重要角色，因为它们能提供高精度的三维空间信息，且不易受到光照条件的影响。论文的核心贡献在于将三维点云数据转化为二维BA图，简化了数据处理并允许应用成熟的图像处理技术。 BA图的构建使得原本复杂的三维数据能够以更直观的形式表示，便于分类和分析。通过boosting算法训练的分类器能够处理物体形态多样性和观测角度变化的问题，增强了物体识别的鲁棒性。此外，区域扩张算法用于提取室内场景的平面特征，如地面、墙壁和天花板，这不仅有助于理解室内环境，还能帮助消除误检，提高检测的准确性。 论文进一步探讨了BA图的尺度问题，解决了由于激光点云数据不同距离导致的缩放问题，确保了后续物体检测的精确性。这种方法的实际验证证明了其在提高物体检测的正确率和召回率方面的有效性，对于移动机器人在室内环境中的自主导航和交互具有重要意义。 这篇论文为移动机器人在复杂室内环境中的物体检测提供了新的思路和技术，结合了激光测距、图像处理和机器学习，对于提升服务机器人在实际应用中的性能有着积极的推动作用。