基于ARM架构和Kinect深度摄像头的AGV环境感知与实时避障

摘要

随着机器人自动导航技术的快速发展,障碍识别和动态避障日益成为自动导航运输车(AutomatedGuided Vehicle,AGV)领域的研究焦点.障碍识别通常可以分为两类:静态障碍识别和动态障碍识别.在当前科学技术高速发展的时代背景下,如何运用障碍识别技术辅助AGV规避障碍与实现自动寻路成为一个非常有意义和价值的课题.本论文主要阐述一个基于Kinect3D摄像头的障碍识别和避障方案.该方案采用基于ARM嵌入式架构的Linux操作系统读取3D摄像头的深度信息,然后应用OpenCV计算机视觉图像处理技术还原深度图提供可视化的监测信息.最后的实验展示了本论文提出的方法较业界其他方法在能耗和便携性等方面的优点和可靠的性能.