巡视探测任务中复杂地形信息感知与场景建模

在月面探测过程中,针对月表多不规则地形障碍物(月表陨石凹坑、坡、月岩等)会影响巡视器移动性能以及地面观测者缺少直观的三维的月表环境信息,影响最终决策的问题。文章采用深度(RGB-D)相机获取原始数据,基于三维点云数据进行滤波消噪等处理;再结合机器人越障能力极限与改进的随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法,获取其自适应基准平面作为可通行区域;最后使用密度聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)提取局部地形障碍物信息,结合基准面进行快速三维场景重建,为地面观测提供直观快速的三维巡视器周围环境模型,并通过模拟月面地形环境试验进行验证。试验结果表明,本文所使用的算法可以有效地获取地形障碍物的空间坐标信息,并进行快速场景重建,大幅度地提高时间效率。可为月面探测任务中,巡视器自主避障以及为地面观测者提供三维视角等提供参考。     

面向巡视探测任务的复杂地形信息感知与场景重建

针对复杂地形环境下巡视探测中避障问题,提出了一种基于点云的地形信息感知与场景建模方法.首先对获取的点云数据进行稀疏采样和滤波降噪;然后结合移动机器人越障能力极限与改进的随机采样一致性算法,拟合其自适应基准面作为可通行区域;其后使用基于密度的聚类算法感知地形特征信息,并采用凸包算法提取地形特征轮廓;最后结合自适应基准平面...