本文主要研究移动机器人在环境未知情况下的障碍物检测问题,提出了一种图像分割和立体视觉相结合的方法进行检测,减小了检测算法的复杂度,并能快速可靠地检测出机器人行进前方障碍物的位置和距离信息;将VC＋＋的可视化图形界面功能和MATLAB的强大图像处理功能有机的结合起来,采用混合编程开发方法实现障碍物检测系统软件。实验结果表明,该方法在障碍物检测系统的开发过程中大大提高了编程效率,缩短了软件的开发周期。

为降低车辆前方障碍物检测的误警率及冗余报警率,建立毫米波雷达与摄像机数据融合模型;通过毫米波雷达检测初选出有效目标物,借助OpenCV对摄像机采集的图像进行处理,获得障碍物轮廓信息,识别出障碍物;分析障碍物底部阴影特征,并建立图像感兴趣区域,从而判断其是否是车辆类型障碍物;最后在联合卡尔曼滤波算法的基础上提出多传感器信息融合障碍物检测方法。仿真结果表明,运用毫米波雷达与摄像机信息融合能够更有效地检测障碍物相关信息,并提高系统的精确度。