一种基于RGBD相机的实时动态障碍物检测方法

本发明公开了一种基于RGBD相机的实时动态障碍物检测方法，步骤为：①使用RGBD相机采集动态场景的深度与彩色视频，对每一帧的图像进行像素到三维点的反投影，得到点云；②采用一种基于频域增强的深度学习特征检测方法，从融合的深度与彩色信息中识别出障碍物的二维包围框，并进一步从其对应的点云中提取出最小三维包围框；③通过计算连续帧间三维包围框中心的运动速度，判定障碍物的动态属性，并过滤删除静态目标，最终输出动态障碍物的三维包围框及其状态参数。本发明通过多模态信息融合与频域增强技术，提升了在复杂室内环境下感知的鲁棒性与准确性，具有计算成本低、实时性好的优点，适于部署在资源受限的小型移动机器人平台上。