面向应用的RGB-D机器人道路坡度融合估计方法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》

凌晨飞 党淑雯 陈丽

摘要： 为提高机器人在移动路径中对道路坡度的估计精度，提出一种面向应用的RGB-D(Red Green Blue-Depth)机器人融合型道路坡度估计方法。首先，引入随机采样一致性算法完成点云处理；其次，采用改进型平面拟合方法完成法向量估计；最后，采用余弦聚类及累加平均方法实现高精度道路坡度估计。实验结果表明，该算法在数据集下相较最小二乘法与稀疏子空间法，估计误差分别降低1.21%、2.13%，在实际环境下较最小二乘法平均误差降低1.43°，这证明了所提方法的可行性和准确性。

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