智能机器人的障碍物检测方法的背景技术
智能机器人的障碍物检测方法背景技术主要涉及以下几个方面：
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计算机视觉技术：障碍物检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，对于自动驾驶、智能交通、工业自动化、智能安防等领域具有广泛的应用前景。随着人工智能技术的不断发展，障碍物检测系统对于实现智能感知、自主决策的自动化系统起着至关重要的作用1。
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多传感器数据融合技术：在复杂室内场景中，障碍物判定过程受物体种类多、易遮挡、光线变化大等诸多因素影响，依靠单一传感器数据无法实现准确且全面的障碍物判定。多传感器数据融合技术可以充分利用传感器数据组的互补性并去除冗余信息，逐渐成为障碍物判定领域的技术热点2。
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机器视觉技术：机器视觉，又称计算机视觉，是利用图像和图像序列来识别和认知三维世界，实现人的视觉功能。现今智能车辆障碍物检测广泛使用计算机视觉技术，与使用雷达的检测技术相比，该技术用于采集图像信息的摄像头成本较低，处理图像信息的算法发展迅速，识别速度和鲁棒性不断提高，有望引领未来智能车辆障碍物检测的方向3。
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深度信息的障碍物检测：随着科技的迅速发展，自主移动机器人已经融入到了我们的工作和生活当中。机器人只有具备足够优秀的环境感知能力和自主移动能力才能真正地实现其功能，其中深度信息的障碍物检测是关键技术之一4。
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动态目标捕捉技术：针对动态障碍物检测，结合背景差分与3D图像显示技术实现动态目标捕捉，并设置距离决策模块记录障碍物位置信息。该方法可有效减少障碍物检测的平均消耗时间以及障碍物位置信息的错误率，提高室内障碍物检测的效率和准确性5。
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图像识别技术：在进行机器人移动中障碍物定位时，通过直方图反向投影法完成图像信息检测，但定位误差较大。因此，提出了基于图像识别技术的机器人移动中障碍物定位方法。该方法依据双目立体视觉技术原理构建测量模型，实现机器人运行环境图像的动态采集，通过图像处理、图像识别、图像解码等环节明确环境图像中的障碍物信息，并结合小波不变矩特征识别机器人移动中的障碍物，引入投影差分法通过二值化后的逆投影差分图得到障碍物定位结果6。
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基于RGBD摄像头的障碍物检测方法：为了提高检测障碍物的效率和准确率，提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法，主要分为障碍物识别和检测长度、宽度两部分。在障碍物形状不规则的前提下，通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心，用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓，利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置，同时，用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度7。
这些背景技术为智能机器人的障碍物检测提供了坚实的技术基础，使得机器人能够在复杂环境中实现高效、准确的障碍物检测与定位。