【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其是涉及一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质。
技术介绍
1、在行星表面巡视探测的任务场景中，由于通讯延时及环境的不确定性较高，探测车需要具备较强的自主性，包括自主导航与自主避障等能力。
2、准确的获取障碍物的分布与形态信息是探测车进行自主避障的前提，而现阶段常用的障碍检测算法利用探测车的导航相机影像进行障碍的识别与量测，需要经历密集匹配与三角化等过程以获取目标区域三维点云再进行障碍检测处理，在实时性方面较差，难以满足探测车高速度、长距离探测的目标；另一方面，现阶段常用的障碍检测算法对于障碍物的识别提取准确性也有待进一步提升。
3、因此，亟需设计一种准确性高、实时性好的障碍物提取方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供了一种准确性高、实时性好的基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、根据本专利技术的...
【技术保护点】
1.一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，所述获取目标区域的三维点云，具体为：通过深度相机采集目标区域的深度图像，结合深度相机内参，对深度图像中每个有效像素点计算对应的三维坐标，生成目标区域的三维点云。
3.根据权利要求1所述的一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，对非地面点进行点云聚类，具体为：采用欧式聚类算法对非地面点进行点云聚类。
4.根据权利要求1所述的一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，所述获取目标区域的三维点云，具体为：通过深度相机采集目标区域的深度图像，结合深度相机内参，对深度图像中每个有效像素点计算对应的三维坐标，生成目标区域的三维点云。
3.根据权利要求1所述的一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，对非地面点进行点云聚类，具体为：采用欧式聚类算法对非地面点进行点云聚类。
4.根据权利要求1所述的一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，所述对所述候选障碍物簇进行筛选得到初步障碍点云，采用的筛选准则具体为：簇中点在地面上方；簇中点的数量大于给定阈值；簇中点云最大离地高度大于给定阈值。
5.根据权利要求4所述的一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，所述将聚类后点数量最大的一类作为优化后的障碍物点云，其后还包括：对优化后的障...
【专利技术属性】
技术研发人员：许雄，曹子龙，冯永玖，李鹏朔，童小华，谢欢，王超，柳思聪，肖长江，金雁敏，陈鹏，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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