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摘要
本发明公开了一种融合深度相机的变电站巡检机器人障碍物检测识别方法,该方法是使用深度相机采集数据,对数据进行预处理,将深度图和RGB彩色图像转换成点云图像,然后使用定义好的地面平面模型对点云图像中的地面点云进行剔除,接着使用自适应密度聚类算法,对障碍物进行自适应聚类,最后判断障碍物类别,最后将障碍物信息转换成二维激光雷达数据信息发送给路径规划算法。整个过程计算量较使用深度学习的障碍物分割算法和图像分割障碍物算法低,同时深度相机的引入使得变电站机器人可以轻松获取外界三维信息和彩色图像,大大加强了机器人的感知能力,故本发明可以提高变电站巡检机器人避障功能的准确性和稳定性。
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