基于极化视觉的楼梯识别与定位
机器人学
2025-08-29 v3
摘要
楼梯是人工场景中最常见的结构之一。然而，对于人oid机器人以及下半身残疾人或视力受损者而言，在依赖传感器和智能算法的帮助下，跨越该场景是困难的。楼梯场景感知技术是识别与定位的前提。该技术对于机器人模式切换以及计算足部位置以适应不连续地形具有重要意义。然而，许多问题仍制约该技术的实际应用，如识别精度低、传感器初始噪声大、输出信号不稳定以及计算需求高。就场景重建而言，双目和飞行时间(TOF)的场景重建容易受到环境光和目标物体表面材料的影响。相比而言，由于极化器的特殊结构，极化光可以选择性地传输特定方向的偏振光，这一重建方法依赖于物体表面的极化信息。因此，极化重建的优势体现在：不受环境光影响，且不依赖于物体表面的纹理信息。本文提出一种集成极化与光强信息的对比度增强算法，并基于YOLOv11实现点云分割，以实现楼梯的检测。为实现高质量重建，我们提出一种融合偏振双目和TOF深度信息的方法，以实现楼梯的三维(3D)重建。此外，还提出一种基于ICP配准和改进灰狼优化算法的单目相机与TOF相机的联合标定算法。
引用
@article{arxiv.2505.19026,
title = {Staircase Recognition and Location Based on Polarization Vision},
author = {Weifeng Kong and Zhiying Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19026},
year = {2025}
}