激光测距仪下基于聚类和区域生长的道路可行区域提取方法

在未知环境的机器人导航中，道路检测是一项关键任务，尤其是在自动驾驶和机器人探索领域。本文介绍了一种创新的基于聚类和区域生长的道路可行区域提取方法。该方法首先利用激光测距仪收集的数据，这些数据包含了大量的空间分布数据点。通过聚类算法，对这些点进行分组，形成具有相似特征的数据集，这有助于识别潜在的道路线索，如直线路径的起点和终点。 在聚类的基础上，线段在三维空间中被建模和分析，确保了道路检测的准确性。接下来，这种方法利用相邻帧的数据进行比较，通过区域生长策略进一步细化道路边界。区域生长是一种递归过程，它会沿着连续的像素或数据点扩展，直到找到一个稳定的道路模式或者达到预设的停止条件，比如像素值的变化或几何连续性。 这种方法的优势在于其能够处理形状不规则的路况，有效地排除干扰和非道路区域，从而提取出可靠的可行区域。在实际应用中，这种方法可以提供给机器人导航系统清晰的道路边界信息，帮助其规划路径，避开障碍物，确保安全行驶。 该研究还得到了国家自然科学基金的支持，表明了其理论价值和实践意义。文章的关键词包括移动机器人、激光测距仪、可行区域提取、聚类算法和区域生长技术，这些都是现代机器人导航技术的核心要素。这项工作为未知环境中机器人的自主导航提供了强有力的技术支持，对于提升智能机器人的智能化水平具有重要意义。