本系统利用机器人视觉技术进行实时障碍物检测与识别，旨在提高自主移动机器人的环境适应能力和安全性。
基于机器人视觉系统的障碍物检测是现代机器人技术中的一个重要课题，特别是在室内移动机器人的自主导航方面得到了广泛应用和发展。
本段落由北京理工大学的研究团队提出，并探讨了一种采用线结构光的室内移动机器人障碍物检测系统。该方法利用三维测量技术，通过向地面投射结构光线并用摄像头捕捉被照亮区域来获取图像信息。为了提高图像质量，研究中使用了650纳米滤光片以仅允许结构光线通过。
论文详细介绍了包含四个坐标系的模型：世界坐标系（W）、摄像机坐标系（C）、图像坐标系（I）以及帧存坐标系，用于准确描述环境中的障碍物。同时考虑机器人旋转角和俯仰角的影响，以便更精确地理解和定位障碍物位置。
在实际操作中，系统通过实时处理结构光图象来检测潜在的障碍物。具体而言，当光线遇到障碍时会产生变形现象；通过对这些图像与标准图案进行比对分析，可以判断是否存在障碍及其类型，并获取其特征信息如大小、形状等数据以帮助机器人避开障碍。
该技术具有高精度和实时性的优点，在复杂室内环境中表现良好，能够有效避免碰撞并提高自主导航能力。然而，仍需克服诸如光照变化干扰及算法复杂度提升等问题。
综上所述，这项研究展示了基于线结构光的视觉系统在增强机器人环境感知与智能行为方面的重要潜力，并为促进未来机器人技术进步提供了有价值的参考依据。
5星
