基于单目相机的反射地面室内障碍物发现

视觉障碍物发现是室内移动机器人实现自主导航的关键步骤。成功的解决方案在多种场景中具有广泛的应用。反射地面是一个例外情况。在这种情况下,地板上的反射类似于真实世界,这会干扰障碍物发现并导致导航失败。我们认为该问题的关键在于获取反射和障碍物的判别性特征。注意,在三维空间中,障碍物和反射可以通过地平面分离。基于这一观察,我们首先引入了一种基于预标定的地面检测方案,该方案利用机器人运动来预测地平面。由于机器人运动不受反射影响,该方案避免了由反射导致的地面检测失败。在检测到地面的基础上,我们设计了一种地面像素视差来描述像素相对于地面的位置。基于此,提出了一种统一的外观-几何特征表示来描述矩形框内的物体。最终,基于“基于检测的分割”框架,设计了一种外观-几何融合回归器,以利用所提出的特征来发现障碍物。它还防止了我们的模型过度关注障碍物的局部而非整体。为了进行评估,我们引入了一个新的反射地面障碍物数据集,包含 15 个具有各种地面反射的场景,总计超过 200 个图像序列和 3400 张 RGB 图像。地面和障碍物的像素级标注为我们的方法和其他方法提供了比较。通过减少对反射的误检,所提出的方法优于其他方法。源代码和数据集将在 https://github.com/XuefengBUPT/IndoorObstacleDiscovery-RG 上提供。