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申请/专利权人：上海师范大学
摘要：本发明涉及移动机器人环境感知技术领域，特别涉及一种低矮障碍物检测方法。包括：获取激光雷达数据以及深度相机数据，针对RGB图像，使用训练好的YOLOv5模型进行实例分割，得到地面分割图以及障碍物分割图；进一步的得到剔除地面掩码图和障碍物掩码图，并与深度图结合得到剔除地面的全景点云和障碍物点云；通过点云转伪雷达数据算法将其转化为剔除地面的全景伪雷达数据和障碍物伪雷达数据；并与激光雷达数据进行融合，并基于融合后的数据进行障碍物检测，得到检测结果。本发明通过视觉分析RGB图像的方式剔除地面点云数据实现低矮障碍物检测算法，即能精准的实现地面点云的剔除又能准确识别低矮障碍物，实现更准确的环境感知。
主权项：1.一种低矮障碍物检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取激光雷达数据以及深度相机数据，所述深度相机数据包括RGB图像和深度图；2针对所述RGB图像，使用训练好的YOLOv5模型进行实例分割，得到地面分割图以及障碍物分割图；3基于所述RGB图像，利用地面分割图和障碍物分割图得到剔除地面掩码图和障碍物掩码图；4将所述剔除地面掩码图和障碍物掩码图与所述深度图结合得到剔除地面的全景点云和障碍物点云；5将所述剔除地面的全景点云和障碍物点云通过点云转伪雷达数据算法将其转化为剔除地面的全景伪雷达数据和障碍物伪雷达数据；6将所述剔除地面的全景伪雷达数据和障碍物伪雷达数据与所述激光雷达数据进行融合，并基于融合后的数据进行障碍物检测，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 一种低矮障碍物检测方法
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