小數(shù)據(jù)冗余，提高處理效率，必須先對點(diǎn)云進(jìn)行下采樣濾 波。使用體素化網(wǎng)格法，通過輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)三維體素柵格(可把體素柵格想象為 微小的空間三維立方體的集合），然后在每個(gè)體素（即，三維立方體）內(nèi)，用體素中所有點(diǎn)的 重心來近似顯示體素中其他點(diǎn)，這樣該體素內(nèi)所有點(diǎn)就用一個(gè)重心點(diǎn)最終表示，對于所有 體素處理后得到過濾后的點(diǎn)云。這種方法比用體素中心來逼近的方法更慢，但它對于采樣 點(diǎn)對應(yīng)曲面的表示更為準(zhǔn)確。
[0061] 由于Kinect攝像頭獲取到的深度圖中存在稀疏的離群點(diǎn)即噪點(diǎn)，為了去除噪點(diǎn)， 避免聚類結(jié)果出現(xiàn)問題，需要對剩余點(diǎn)云進(jìn)行離群點(diǎn)移除濾波。計(jì)算點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)到它的 所有臨近點(diǎn)的平均距離，假設(shè)得到的結(jié)果是一個(gè)高斯分布，其形狀由均值和標(biāo)準(zhǔn)差決定，平 均距離在標(biāo)準(zhǔn)范圍（由全部距離平均值和方差定義)之外的點(diǎn)，被定義為離群點(diǎn)并從點(diǎn)云集 中去除。
[0062]為便于避障，使用投影濾波將剩余點(diǎn)云映射到地面平面，并以Kinect攝像頭在地 面的映射作為原點(diǎn)，地面平面作為χ-y平面進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換獲得地面平面內(nèi)的占點(diǎn)圖 (occupancy map)。
[0063] S3.4:聚類分割并識別第3類、第4類障礙物:聚類分割的基本原理是通過體積生長 過程，對剩余點(diǎn)云進(jìn)行分組，將與相鄰集群之間距離小于預(yù)設(shè)的閾值C的點(diǎn)組成一類，使得 同一類中不能分出更多個(gè)小的聚類，且兩個(gè)不同聚類之間的最小距離大于該閾值;該過程 的主要目的是保證同一物體不會(huì)被分為多個(gè)聚類，同時(shí)相距較近的物體合為一個(gè)聚類，從 而減少障礙物的個(gè)數(shù)，簡化計(jì)算，更重要的是，之后計(jì)算避障速度時(shí)不需要考慮兩障礙物之 間的距離是否能夠通過，從而解決了左右對立的障礙物情形下人工勢場法出現(xiàn)問題的情 況。對于每個(gè)聚類，計(jì)算出其最左邊、最右邊和最近的點(diǎn)來代表該聚類；
[0064] 當(dāng)聚類個(gè)數(shù)為1時(shí)，根據(jù)障礙物的左右邊界計(jì)算障礙物橫向?qū)挾龋袛嗍欠駷榈? 類障礙物，若是，則判斷聚類中具有最小深度的點(diǎn)在小車的左邊還是右邊，使小車向最小深 度更大的方向轉(zhuǎn)向；
[0065] 當(dāng)聚類個(gè)數(shù)為2時(shí)，判斷是否左邊障礙物的最右邊界點(diǎn)在小車的左邊且右邊障礙 物的最左邊界點(diǎn)在小車的右邊，若是，則認(rèn)為是第4類障礙物；以以上兩個(gè)邊界點(diǎn)作為障礙 物點(diǎn)，二者的中點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，使用人工勢場法計(jì)算小車避障速度。
[0066] S3.5 :識別第7類障礙物:若聚類分割后判斷不屬于第3類或第4類障礙物，則屬于 第7類障礙物，使用人工勢場法計(jì)算避障速度，之后將小車的水平速度vx、縱向速度vz和自 旋速度vr依次使用串口通信傳輸給小車，然后進(jìn)入下一次計(jì)算。
[0067] S4:根據(jù)不同障礙物場景采用改進(jìn)的人工勢場法確定避障策略。
[0068] 人工勢場法把目標(biāo)看作低勢能點(diǎn)，目標(biāo)對機(jī)器人產(chǎn)生了一個(gè)吸引力，障礙物為高 勢能點(diǎn)，對機(jī)器人作用了一個(gè)斥力。在此環(huán)境中，就如同自然物體會(huì)從高處向低處運(yùn)動(dòng)一 樣，機(jī)器人最終能繞開高勢能點(diǎn)到達(dá)低勢能點(diǎn)處。機(jī)器人就是在這種引力和斥力的共同作 用下進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的，最終躲避障礙物，到達(dá)目標(biāo)位置處。
[0069]機(jī)器人坐標(biāo)為q，機(jī)器人受到場的強(qiáng)度為U(q)，目標(biāo)、障礙物的坐標(biāo)分別為qg、qr，那 么由目標(biāo)、障礙物對機(jī)器人產(chǎn)生的吸引勢能和斥力勢能分別為Uatt(q)和Urep(q)，則空間中 某一機(jī)器人受到的引力和斥力勢能場作用為：
[0070] U(q) =Uatt(q)+UreP(q) (1)
[0071] 其中：
[0072] i
[0073] (3)
[0074] 式中Pg(q)= I |q_qg| I為機(jī)器人與目標(biāo)點(diǎn)的距離;pr(q)=min( I |q_qr| I )為障礙物 區(qū)域與機(jī)器人間的距離的最小值;ξ，η分別為相應(yīng)的引力增益系數(shù)和斥力增益系數(shù);Po為正 常數(shù)，表示障礙物區(qū)域可對機(jī)器人產(chǎn)生斥力影響的最大距離。
[0078] 式中，用qc表示障礙物區(qū)域C-上距離機(jī)器人位置q最近的一個(gè)坐標(biāo)，即p r(q)= |q-qc| |，則Vp(q)是由qc指向q的單位向量，即：
[0075]根據(jù)勢場力是勢場強(qiáng)度的梯度函數(shù)，則機(jī)器人受到目標(biāo)的引力Fatt和障礙物的斥 力Frep為：
[0076]
[0077] (3)
[0079]
(6)
[0080]機(jī)器人所受到的合力Fsum如圖3,公式表達(dá)為：
[0081] Fsum(q) =Fatt(q)+Frep(q) (7)
[0082] 傳統(tǒng)的人工勢場法存在以下幾個(gè)主要問題：（1)當(dāng)遇到左右對立的障礙物或U型障 礙物時(shí)，可能出現(xiàn)合力為零的情況，導(dǎo)致機(jī)器人陷入局部最小點(diǎn)；（2)在復(fù)雜障礙物場景中 易導(dǎo)致振蕩，使機(jī)器人徘徊抖動(dòng)；（3)未考慮機(jī)器人和障礙物的尺寸。
[0083]本發(fā)明針對傳統(tǒng)人工勢場法存在的以上問題，提出的改進(jìn)方法如下：
[0084] (1)對于U型障礙物，采用向最小深度更大的方向轉(zhuǎn)向的方法解決局部最小點(diǎn)問 題，對于左右對立的障礙物，由于聚類時(shí)已經(jīng)將機(jī)器人不能通過的位置進(jìn)行融合，因此不需 要考慮是否能夠通過，而只需要考慮左右障礙物的邊界，保證能夠有效從二者中間通過。
[0085] (2)局部極小點(diǎn)和振蕩問題往往是由于每個(gè)障礙物均被單獨(dú)處理，而沒有考慮障 礙物的整體分布情況而導(dǎo)致，因而采用對象分組的方法，對相距較近的障礙物分為一組，將 同一組障礙物當(dāng)作一個(gè)虛擬的障礙物來進(jìn)行處理，這通過障礙物檢測部分的聚類方法來實(shí) 現(xiàn)。
[0086] (3)對于障礙物和機(jī)器人的尺寸，考慮使用小車尺寸在每個(gè)障礙物外部進(jìn)行擴(kuò)充， 并使用障礙物與小車之間的最小距離作為斥力公式中的距離，同時(shí)在聚類時(shí)以小車尺寸為 參照來進(jìn)行聚類和分離障礙物，從而保證機(jī)器人能夠有效避開障礙物。
[0087]本發(fā)明在未知的室內(nèi)環(huán)境中，機(jī)器人采用Kinect傳感器檢測障礙物，對障礙物進(jìn) 行特征提取、聚類和分離，并實(shí)現(xiàn)對障礙物尺寸的估計(jì)和對特殊障礙物的識別，根據(jù)不同障 礙物場景確定對應(yīng)的避障策略，并結(jié)合人工勢場法，為未知室內(nèi)環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí) 避障提供了一種適應(yīng)性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性好、路徑較為平滑的解決方案。本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)： [0088] (1)使用Kinect進(jìn)行環(huán)境感知，通過對深度信息的處理識別出障礙物特征，分離出 不同障礙物，并實(shí)現(xiàn)對障礙物尺寸的估計(jì)和對特殊障礙物的識別，根據(jù)障礙物信息來進(jìn)行 避障，從而保證小車在室內(nèi)環(huán)境的不同場景如門口、走廊、桌子、椅子等情況下均能避障，與 一般的避障和路徑規(guī)劃算法相比，對環(huán)境信息的掌握更全面，能適用于更多場景，且對于不 同場景采用不同的方式進(jìn)行避障，更接近人類的避障行為。
[0089] (2)對于不能繞開的障礙物如正對的墻壁、轉(zhuǎn)角等，提出了基于最小深度的避障方 式。
[0090] (3)對于桌子等可以從下面通行的障礙物，提出了去除高于小車的部分，剩余部分 通過聚類為左右兩個(gè)障礙物從中間通行的避障方式.
[0091] (4)將基于深度信息的障礙物檢測與人工勢場法相結(jié)合，保留了人工勢場法實(shí)現(xiàn) 簡單、實(shí)時(shí)性好、不需要預(yù)先知道障礙物信息、避障路徑比較平滑等優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，解決了 一些人工勢場法存在局部最小點(diǎn)或振蕩等缺陷的情形，如U型障礙物。