基于双目定位测距的工业车辆实时避障

【摘要】：针对目前工业车辆测距避障技术中易受环境影响、信号干扰等问题,提出一种基于双目定位测距的工业车辆实时避障方法.首先,对双目深度相机进行标定,将采集到的车辆正后方作业环境图像进行双目立体矫正;其次,使用SGBM算法计算得到视差图,并结合相机内参通过三角变换原理进行3D点云重建;接下来,对地面进行标定并拟合地面方程,自定义有效检测范围及安全预警范围;最后,对行人进行方位检测,设计了直行及转弯测距算法对范围内检测到的行人进行距离计算,最终实现范围预警与实时规划避障. 4组实验结果表明,行人测距算法在直行及转弯状态下0–3 m和3–5 m范围内误差均分别低于0.1 m和0.2 m,行人检测算法的识别精度为97.38%,检测帧率为22.12 fps,该方法在设定范围内具有较高的灵敏性,具备较好的实时避障效果.