基于深度图像的移动机器人动态避障算法  

Dynamic Obstacle Avoidance Algorithm for Mobile Robots Based on Depth Image

作　　者：张毅[1,2] 蒋翔[1] 罗元[1] 徐晓东[2] 许新丽[1] 

机构地区：[1]重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心,重庆400065 [2]电子科技大学自动化学院移动计算中心,四川成都611731

出　　处：《控制工程》2013年第4期663-666,675,共5页Control Engineering of China

基　　金：国家自然科学基金项目(No.60905066);国家自然科学基金项目(No.51075420);重庆市教委科学技术研究项目(KJ100516);科技部"基于多模人-机接口技术的智能轮椅"国际合作项目(2010DFA12160);重庆市科技攻关项目(CSTC;2010AA2055)

摘　　要：提出了一种基于室内环境深度信息的移动机器人在动态环境下的避障方法。该方法利用Kinect传感器采集移动机器人周围环境的深度信息,完成机器人避障警戒区域的设置。在确定动态障碍物进入警戒区域后,移动机器人利用障碍物位置初步确定避障方向。之后利用改进的卡尔曼滤波算法对障碍物相对机器人的移动方向进行预测以优化避障路径。实验结果表明,该方法能够克服无预测避障时可能导致的路径选择问题,有效地实现了移动机器人在动态环境下的避障。This paper presents an obstacle avoidance approach based on Indoor environment depth information under dynamic environ- ment for mobile robots. The depth information of surrounding environment is collected by a Kinectcamera and used to set a robot obstacle avoidance warning zone. When the moving obstacle enters the warning zone, the robot＇s obstacle avoidance direction is determined preliminary by the obstacles position, and then an improved Kalman filter algorithm is used to optimizing the avoidance path. Experiments show that this approach can overcome the potential problem of path selection, and realize the mobile robot＇s obstacle avoidance behavior in the dynamic environment.

关 键 词：避障警戒区域 KINECT 深度信息 改进卡尔曼滤波 

分 类 号：TP27[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]