非结构化环境下的单目视觉可通行区域检测

来源：计算机工程与应用杂志2022年第24期北京时间：

作者：郭植星, 曾碧, 刘建圻, 陈文轩, 王俊丰

单位：广东工业大学 计算机学院，广州 510006

摘要：目前三维避障主要采用三维激光雷达或者基于深度学习的障碍物识别，但前者价格昂贵，后者训练成本高且不稳定。为了稳定、鲁棒地实现低成本三维空间避障方案，提出了一种基于单目相机的可通行区域检测方法。该方法利用特征点标识障碍物，通过对相机高度和旋转平面加以约束，解决单目SLAM中的尺度不一致问题，并设计了障碍物距离求解器和代价求解器对小车前方区域特征点进行处理，计算出视觉代价地图，划分可通行区域。该方法优势在于仅需要低成本的单目相机便可完成可通行区域检测任务，可方便地移植到轻量级的移动设备，计算得到的视觉代价地图亦有利于小车后续的路径规划任务。在KITTI数据集上进行的实验表明，该方法的平均运算速度能达到20?frame/s，能满足小车实时避障的要求，对于单目SLAM的尺度恢复误差为2.5%~4.9%。

关键词：非结构化环境,单目视觉,视觉代价地图,可通行区域