基于激光测距仪的温室机器人道路边缘检测与路径导航

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机器人导航技术的教程与自主路径规划

机器人导航技术的教程与自主路径规划导语：机器人导航技术是一项重要的研究领域，它涉及到机器人如何感知环境、规划路径、实现自主行动等方面。

本文将为您介绍机器人导航技术的教程与自主路径规划的基本原理和方法。

一、机器人导航技术的教程机器人导航技术的教程主要包括以下几个方面的内容：感知和环境建模、路径规划、路径跟踪和避障等。

下面将详细介绍每个方面的内容。

1. 感知和环境建模机器人导航的第一步是感知周围环境并进行建模。

传感器是机器人感知环境的重要工具，常用的传感器包括激光雷达、视觉传感器、超声波传感器等。

激光雷达可以测量物体的距离和方向，视觉传感器可以捕捉到环境中的图像信息，超声波传感器可以检测到障碍物的距离等。

通过这些传感器获取的数据，可以构建机器人周围环境的三维模型，包括地图、障碍物、道路等。

2. 路径规划路径规划是机器人导航的核心任务之一。

在机器人的环境模型中，给定起始点和目标点，路径规划算法可以寻找一条从起始点到目标点的路径。

常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。

这些算法可以基于机器人周围环境的信息，如地图、障碍物位置等，快速有效地找到最短路径或最优路径。

3. 路径跟踪路径跟踪是指机器人按照规划的路径进行行动的过程。

机器人通常会配备轮式或履带式驱动系统，通过控制驱动系统的速度和方向，实现路径跟踪。

路径跟踪算法可以根据机器人的位置和目标点的位置，计算出相应的速度和控制信号，使得机器人能够按照预定路径进行运动。

4. 避障避障是机器人导航中的重要问题之一。

机器人在行动过程中，可能会遇到各种障碍物或未知的环境情况，需要进行实时的避障处理。

常用的避障算法有基于传感器数据的静态避障和基于动态规划的避障。

静态避障算法主要利用感知器获取的环境信息，识别出障碍物并计算绕过障碍物的路径。

动态规划算法则可以根据机器人当前的运动状态和目标点的位置，实时调整机器人的运动轨迹，实现避障。

温室农用机器人的路径检测

温室农用机器人的路径检测李娟娟;邱白晶;王天波【摘要】为实现温室中基于单目视觉的机器人自适应导航,运用Susan算子点检测的方法,融合Hough变换,提出了温室环境中的路径导航线的生成算法,并将标准Susan算子改造成适应与Hough变换的二值化形式.通过对温室中113幅图像进行实验检测可知,采用此方法可有效地检测机器人导航路径,且路径检测的识别率为94%,平均导航角为0.192 2°.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2011(033)003【总页数】4页(P151-154)【关键词】温室;Susan算子;Hough变换;路径检测【作者】李娟娟;邱白晶;王天波【作者单位】江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室,江苏镇江,212013;江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室,江苏镇江,212013;江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室,江苏镇江,212013【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言导航技术在农业机器人的研究中受到广泛关注[1]。

作物行或垄区域的轮廓线的识别是农田机器人视觉导航研究的一个基本问题[2]。

关于农业机器人导航线的提取，专家进行了较多研究。

Tijmen Bakker等[3]对温室中的甜菜行彩色图像进行矫正和灰度化后，从左到右分割成3块并将部分图像重叠，根据图像中甜菜行之间的角度关系，采用Hough变换得到作物行的直线作为导航线。

美国的John F[4]等利用单色CCD摄像机，加装近红外镜头建立视觉系统，利用贝叶斯分类器获得阈值用于图像分割，通过对分割的图像进行Hough变换获取导航线。

Ch.Gee[5]等将彩色图像中绿色通道值为阈值，将图像分割成二值化图像后，采用Hough变换得到图像中的行作物线。

利用彩色图像中作物的颜色或纹理对图像进行分割后，对分割的图像进行Hough变换得到作物行的导航线，在导航线的检测中是一种应用较多的方法。

基于激光雷达的四足机器人林地环境定位与导航方法研究

激光雷达技术的研究现状及发展趋势
• 激光雷达技术作为机器人感知环境的重要手段，近年来得到了广泛的研究和应用。国内外研究者已经开发出了多种不同类型的激光雷达，包括机械式、固态式、3D和2D激光雷达等。其中，固态式激光雷达具有体积小、重量轻、可靠性高等优点，成为机器人领域的研究热点。随着激光雷达技术的不断发展，其测量精度、测量范围和实时性等方面也将得到进一步的提升。
在实际应用中，需要考虑传感器数据的实时处理和机器人的实时控制，这需要进一步研究和优化算法。
未来可以开展更多实验，在不同类型的林地环境中验证算法的可靠性和精度。同时，可以进一步拓展该方法在其他复杂环境中的应用。
06
参考文献
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
激光雷达技术参考文献
• LiDAR技术原理与应用 • 激光雷达系统概述 • 激光雷达测距原理 • 激光雷达扫描模式 • 激光雷达数据处理方法 • 激光雷达在机器人领域的应用研究 • 自主导航与建图 • 环境感知与识别 • 目标跟踪与避障
《基于激光雷达的四足机器人林地环境定位与导航方法
研究》 2023-10-28
目录
• 研究背景与意义 • 国内外研究现状及发展趋势 • 研究内容与方法 • 实验设计与结果分析 • 结论与展望 • 参考文献
01
研究背景与意义
研究背景
激光雷达技术的快速发展为精确感知复杂环境提供了可能。
四足机器人在林地等复杂地形中的研究尚处于初级阶段，具有较大的研究空间。
01
02
03
定位精度评估
通过对比机器人的实际位置与理论位置，评估机器人在林地环境中的定位精度。
导航性能评估
根据机器人在实验过程中的运动轨迹、速度、稳定性等方面，评估机器人的导航性能。

基于激光雷达的走廊沿墙算法

基于激光雷达的走廊沿墙算法走廊沿墙算法是指机器人在走廊中行走时，通过激光雷达传感器获取环境信息，根据这些信息制定路径规划策略，使机器人能够沿着走廊的边缘行进。

这种算法在自动导航、智能巡检等领域有着广泛的应用。

激光雷达是一种主动传感器，它能够发射激光束并接收反射回来的光线，通过测量光线的时间和强度来确定障碍物的位置和距离。

在走廊中，机器人通过激光雷达扫描周围环境，获取走廊两侧墙壁的位置信息。

走廊沿墙算法的核心思想是将机器人的目标设置为与走廊墙壁保持一定距离，并通过激光雷达不断检测墙壁的位置，调整机器人的运动方向，使其始终保持在走廊的边缘。

具体而言，算法会根据激光雷达数据判断机器人当前距离墙壁的距离，如果距离过远，则机器人向墙壁方向移动，如果距离过近，则机器人远离墙壁。

通过不断调整运动方向，机器人能够稳定地沿着走廊行进。

走廊沿墙算法的实现还需要考虑一些特殊情况，比如走廊的拐角、走廊的宽度变化等。

在走廊的拐角处，机器人需要根据激光雷达数据判断拐角的位置，并进行相应的转向操作；走廊宽度的变化会导致机器人与墙壁的距离发生变化，算法需要动态调整机器人的运动方向，以保持适当的距离。

走廊沿墙算法的实现需要考虑机器人的定位精度和激光雷达的测量误差。

机器人的定位精度决定了算法能否准确地判断机器人与墙壁的距离，而激光雷达的测量误差会影响机器人的运动轨迹。

因此，在算法设计中需要考虑这些因素，并采取相应的措施来提高算法的鲁棒性和稳定性。

基于激光雷达的走廊沿墙算法是一种有效的路径规划策略，能够使机器人在走廊中稳定地行进。

该算法通过激光雷达获取环境信息，根据墙壁位置调整机器人的运动方向，以达到沿墙行走的目的。

在实际应用中，可以根据具体需求对算法进行进一步优化和改进，以提高机器人的行走效率和安全性。

一种基于线激光传感器的机器人作业轨迹获取方法[发明专利]

专利名称：一种基于线激光传感器的机器人作业轨迹获取方法专利类型：发明专利
发明人：马韬,李帅,张乐乐,孟庆瑞,陈卫彬,闫文奇
申请号：CN201811546393.0
申请日：20181218
公开号：CN109732589A
公开日：
20190510
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于线激光传感器的机器人作业轨迹获取方法，采用线激光传感器对机器人待作业路径进行扫描，按照一定的采样频率对激光线轮廓数据进行提取，最终根据整条路径上的轮廓采样信息及机器人的位置信息自动生成机器人的作业轨迹，作业轨迹包含机器人的作业位置、作业姿态以及作业速度等信息。

该方法能够提高机器人对于复杂路径的作业效率，提升机器人工作的自动化水平。

申请人：中国船舶重工集团公司第七一六研究所,江苏杰瑞科技集团有限责任公司
地址：222061 江苏省连云港市圣湖路18号
国籍：CN
代理机构：南京理工大学专利中心
代理人：张祥
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自主行走拖拉机道路识别与路径导航——基于激光扫描测距

向的驱动。为了验证该方案的可行性，在理想的实验室状态下，对激光扫描序列进行了测试，由激光扫描序列的
波动性，验证了其对道路和农作物区分的准确性，从而验证了方案的可行性。由拖拉机自主光测距的拖拉机导航设计框架
Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｔｒａｃｔｏｒｎａｖｉｇａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｌａｓｅｒｒａｎｇｉｎｇ
将激光测距扫描仪安装在拖拉机自主导航设备上，可以有效区分道路边缘和作物的边缘，利用Ｓｏｂｅｌ算子可以标定图像的方向角，为方向导航提供准确的信息，其导航的基本流程如图２所示。拖拉机路径识别主要利用激光扫描测距的方法，通过激光扫描波形的反馈，可以区分道路和农作物，然后对扫描图像进行比对，利用Ｓｏｂｅｌ算子，得到基本的航向角，最后完成路径识别和导航。
收稿日期：２０１７－０６－２５基金项目：河南省高等学校重点科研计划项目（１７Ｂ５２００２２）作者简介：陈玉楼（１９６７一），男，河南洛阳人，高级讲师，（Ｅ－ｍａｉｌ）ｓｊｘ－
ｃｙｌ＠ｓｉｎａ．ｃｏｒｎｏ
２基于激光测距的道路识别与路径导航算法
物形状并不平坦，得到的波形波动会比较大，拖拉机
可以根据激光测距扫描反馈回来的波形，识别道路，
并进行自主导航。为了使拖拉机通过激光测距扫描得到更加精确的道路识别信息，利用图像处理的方

基于边缘检测的移动机器人视觉导航方法研究

1.2 边缘检测技术研究现状
图像的最基本特征是边缘，机器视觉系统处理图像的第一个阶段通常是边缘检测。边缘检测是机器视觉领域内经典的研究课题之一，其结果的可靠性和正确性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。多年来，国内外许多研究者一直致力于数字图像边缘检测方法的研究，并提出了许多有效的方法。传统的边缘检测算法主要有：Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Log 算子、Canny 算子等。新的边缘检测方法主要有： (1)神经网络法
[1]
时域和频域是信号分析的两大领域，傅立叶变换把信号的时域特征和频域特征联系起来，能分别从时域和频域观察信号，但是却不能把两者结合起来。于是出现了时窗法和频窗法，可以反映频率特性随时间的变化，但是它们都存在时间和频率不能同时具有高分辨率的缺陷，这正深刻地反映了时间和频率测量上的测不准原理。近年来，小波分析在图像处理的各个方面都得到了应用。小波被誉为 “数学显微镜” ，可以在不同的尺度上得到信号的细节。利用小波的多尺度特性可
学位论文作者签名：日期：
指导教师签名：日期：
第 பைடு நூலகம் 章绪论
第1章
绪论
1.1 课题背景及意义
从二十世纪六十年代第一台机器人的诞生，到二十一世纪机器人技术已形成一个很有发展前景的产业，在军事、民用、科学研究等许多方面得到了广泛的应用。在军事上，移动机器人可以在危险地带代替人类完成侦察、排雷等任务；在民用方面，减少交通事故的自动或辅助驾驶系统，帮助残疾人士的智能轮椅，家庭用清扫机器人等都利用到了移动机器人技术；在科学研究上，移动机器人可以用于外星勘探，例如 2004 年初美国发射的勇气号，机遇号火星车。同时，移动机器人为智能控制、人工智能及数据融合等学科研究提供了一个非常好的应用平台，得到广泛关注的足球机器人比赛就是移动机器人一个很好的例子。移动机器人按其控制方式和自主程度大致可分为三种。其中后一种即自主移动机器人，是一种具有高度自规划、自组织、自适应能力，适合于在复杂的非结构化环境中工作的机器人。自主式移动机器人的目标是在没有人的干预，无需对环境做任何规定和改变的条件下，在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，自主地做出各种决策，有目的地移动和完成相应任务。在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心，也是移动机器人实现智能化及自主运动的关键技术。根据使用传感器类别的不同，目前移动机器人导航的方式大致可分为两大类：基于计算机视觉的导航和基于非视觉传感器(如超声波、激光等)的导航。它们各有特点，非视觉传感器具有感知测量直接，对传感器数据处理能力要求低，可是，这类传感器的使用将会对环境产生“污染” ，尤其是在有多个传感器共同工作的情况下，相互之间将会产生严重的干扰。而视觉传感器，它的采样过程不会对环境产生污染并且多个传感器之间也不会产生相互干扰。但这种传感器采集的数据往往要大量的运算，早期很难做到实时。近几年来由于图像处理技术和计算机运算能力的大大增强以及大量数字图像

视觉导航温室机器人路径识别算法与实验

视觉导航温室机器人路径识别算法与实验张群;宋健;曹高华;袁凤茹【摘要】为解决农业机器人温室环境下路径识别实时性较差等问题,以大棚环境下番茄种植为背景,在Lab色彩空间下进行处理,将番茄植株从土壤、地膜等复杂背景下识别出来,通过形态学运算对图像进行降噪处理,利用分水岭算法进行图像分割进而转化为二值图像,根据植物位置获得导航离散点,进而通过Hough变换得到导航路径.为此,设计了一种基于机器视觉的温室机器人,并进行实时图像处理实验.实验表明,该方法在温室环境下能够大幅降低自然光和温室薄膜对图像分割的影响,道路信息提取正确率达到95.7％,基于机器人对连续动态图像分析,该路.径识别方法具有较好的适应性和实用性.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2018(037)005【总页数】3页(P14-16)【关键词】温室机器人;图像处理;分水岭算法;路径规划【作者】张群;宋健;曹高华;袁凤茹【作者单位】山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛266590;潍坊学院机电与车辆工程学院,山东潍坊261061;山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛266590;山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】TP242.60 引言随着农业现代化的推进，精细化农业不断发展，农业机器人导航技术的研究越来越受到关注[1-3]。

在温室环境下，利用农业机器人自主导航作业不仅可以大幅减轻劳动者的体力劳动，也可以避免在高温、高湿的恶劣环境下受到的人身伤害[4]。

也有学者提出垂直投影法，该法提取的特征点数目可随图像高度变化而变化，原理简单，特征点精确，应用广泛; 孙元义等[5]采用该法获取导航基准线候选点，再采用Hough 变换将导航定位点拟合成导航基准线。

温室环境下，农业机器人路径导航的首要问题是在复杂光照下将植物从土壤环境中识别出来。

本文采用单目摄像头，基于温室环境下对获得的番茄彩色图像进行处理，利用Hough变换获得导航路径，并对实时图像进行验证处理。

基于K—means算法的温室移动机器人导航路径识别

基于K—means算法的温室移动机器人导航路径识别作者：王睿来源：《电子技术与软件工程》2017年第23期摘要温室移动机器人出现的问题有视觉导航受光源干扰、识别能力很差两方面，首先，分离颜色空间3个分量，用色调分量H进行图像处理的方式来降低光源对视觉导航造成的影响，色调分量H要选用和光照无关的。

把在温室环境中图像具有颜色特点的信息，用K-means 算法计算对图像进行分解，将道路信息与农作物信息进行群分析，再对干扰信息与图像中存在多余或重复的部分进行观察处理，且可获得全面、完整的道路信息，与原常用的方法进行对比，可降低对信息把握不完整造成的Hough变换直接进行合并计算量较大且占据内存大的问题，以此来提高温室移动机器人在工作时自主导航、路径识别的准确、快速、时效性。

研究结果表示，本文在改变光照与复杂路线的条件下使用的方法在温室作业中可有效降低光源对自主导航的影响，对于光照不均条件下具有很好的抵抗性，提取的路径信息高达94.5%。

且平均每幅图像处理时间降低了52.98%，对路径识别能力提升了不少。

此次研究对温室移动机器人导航路径识别的准确性与时效性做出了参考。

【关键词】机器人 K-means 温室运用温室移动机器人进行自动作业，可以大量节省劳动力，能避免在劳动时出现中暑、中毒等不确定因数。

自主导航路径识别是机器人必备技术。

当代机器人主要是依靠卫星定位与红外线实现的视觉导航2个设备，但视觉导航比卫星定位要精确、实用性高、灵活多变。

机器视觉分为2种，立体与单目视觉，立体视觉的配置要求较高，算法也比较复杂，对于空间匹配精确无法实现，而单目视觉相对于立体视觉实用性要高很多，因此，本文针对于温室移动机器人的路径识别采用单目视觉进行研究。

1 图像数据收集与选取颜色空间1.1 图像数据收集本次研究是用单目视觉导航独立四驱移动机器人作为研究对象，在其正前方安装型号为罗技c525cm的摄像头，方向可以自由调节，使其采集的图像更全面，分辨率为1280×1024像素，是其更清晰、精确。

机器人的边缘检测说明书

机器人的边缘检测说明书1. 引言机器人的边缘检测是一项重要的功能，可以帮助机器人快速而准确地感知周围环境，并避免与其它物体发生碰撞。

本说明书将介绍机器人的边缘检测原理、使用方法以及注意事项，以确保用户正确使用并获得最佳的边缘检测效果。

2. 边缘检测原理机器人的边缘检测依赖于激光雷达传感器。

该传感器可以发射激光束，并通过测量光束的反射时间来确定与机器人周围物体的距离。

基于这些距离测量值，机器人可以生成一个边缘地图，标记出物体与机器人之间的边界。

3. 使用方法使用机器人的边缘检测功能非常简单。

您只需按照以下步骤进行操作：步骤一：打开机器人的边缘检测功能开关。

步骤二：将机器人放置在要检测的场景中心位置。

步骤三：机器人开始工作后，边缘检测系统将自动扫描周围环境。

步骤四：根据机器人的导航系统，您可以在控制面板上看到边缘检测结果。

步骤五：根据边缘检测结果进行调整，确保机器人的移动路径避开障碍物。

4. 注意事项为了确保机器人的边缘检测功能正常运作，您需要注意以下事项：4.1 确保传感器正常工作：定期检查激光雷达传感器的工作状态，确保其正常运行，并清理传感器的镜头，以保持良好的探测效果。

4.2 避免极端环境：机器人的边缘检测功能受环境影响较大，避免在极端温度、湿度或颠簸等恶劣环境下使用，以免影响检测精度。

4.3 防止遮挡干扰：当机器人工作时，尽量避免其他物体遮挡传感器，以免影响边缘检测效果。

4.4 提前规划机器人路径：在使用机器人进行任务时，应提前规划好机器人的移动路径，避开检测到的障碍物。

5. 结论机器人的边缘检测功能能够帮助用户有效地绕过障碍物，避免与其它物体发生碰撞。

通过本说明书，您可以了解到机器人边缘检测的原理、使用方法以及注意事项，希望能够为您的机器人使用提供帮助。

如果您在使用过程中有任何疑问或问题，请随时与我们联系，我们将竭诚为您解答。

让机器人的边缘检测帮助您更加安全、高效地完成任务！。

温室环境视觉导航路径的识别

收稿日期：２００９—００９— ７
２Ｇ—Ｒ—Ｂ，Ｈ和ＬｂａＧ —Ｒ和１５２ａ— ，．Ｇ—Ｒ—Ｂ分另４对１０幅动态西红柿苗垄图片进行灰度化，５发现Ｌｂａ— ａＧ—Ｒ和１５ —Ｒ —Ｂ灰度化效果较好。表１是，．Ｇ
航和变量喷药中。农业机器人视觉导航的研究工作主要是利用图像
处理技术从作物垄中提取导航信息，再根据几何关系
进一步计算得到农用车辆的控制参数。目前，对存针
在大量自然导航特征的农田中视觉导航研究比较成
２１００年６月
农机化研究
第６期
温室环境视觉导航路径的识别
王福娟
（昌学院电气信息工程学院，南许昌许河
摘
４１０）６００
要：为实现视觉导航的精确性和鲁棒性，究了温室复杂环境机器人视觉导航路径的识别方法。以温室内研
像灰度化时在ＲＢ，ＩＬｂ色彩空问中进行，用ＧＨＳ，ａ利
在温室环境下自动导航研究较少。温室环境差，不 Байду номын сангаас如通风通气，洒农药时劳动强度大，对人的健康危喷且
害大，现温室喷洒农药自主作业具有重要意义。因实此，文研究了温室复杂环境下彩色图像分割方法本

基于激光扫描数据的超声扫查路径规划方法

在实际应用中，为了检测焊缝缺陷，常常需要通过超声探伤等无损检测方法来实现，目前主要采用手动方式，检测效率低，且人为因素也容易对检测结果产生不利影响。而将无损检测技术与机器人技术相结合，可以高效地解决这类问题，这就需要在检测过程中快速、准确定位超声检测仪在焊缝轨迹上的位置。
新技术新工艺 2019年第 2 期
基于激光扫描数据的超声扫查路径规划方法
杜勤 1,周婷婷 2,郭祥辉 1,温志强 1,井雅军 1, 闫晓红 1,刘志虹 1
(1.北京北方车辆集团有限公司，北京 100072#.合肥工业大学，安徽合肥 230009)
boundary poinned line data was studied and realized. The path of
ultrason
planned according to the extracted boundary points， and the orientation of
目前，国内外存在各种各样的焊缝跟踪技术，但大多数都是针对焊前焊缝[13]，其主要是为了实现焊接智能化，针对焊后焊缝识别方面的研究较少，对焊缝的形状也有一定的要求 [4*] 。本文针对焊后焊缝
Key words：weld inspection， path planning， laser scanning， seam tracking， industrial robot， path

激光雷达遥感技术及其应用

激光雷达遥感技术及其应用激光雷达遥感技术是一种利用激光束对地球表面进行高精度测量和三维重建的技术。

尤其在地球科学、环境监测、资源调查、灾害评估等领域具有广泛的应用。

本文将介绍激光雷达遥感技术的原理和工作方式，并探讨其在不同领域的应用。

激光雷达遥感技术基于“光电测距”原理，通过激光器向目标物体发射短脉冲激光束，然后接收目标物体反射回来的光信号，并利用接收到的光信号计算出目标物体与激光雷达之间的距离。

通过扫描或旋转激光束，可以获取目标物体在空间中的三维坐标信息，从而实现对地球表面的精密测量。

激光雷达遥感技术具有高精度、高分辨率和大范围的特点。

相较于其他遥感技术，激光雷达能够提供更为精确的地形模型和三维信息，可以有效地获取地球表面的地形起伏、建筑物高程、森林结构等参数。

因此，在领域如地图制图、城市规划、国土调查等方面发挥着重要作用。

在地球科学领域，激光雷达遥感技术被广泛应用于地貌演变、地震活动、火山喷发等自然灾害的监测和预测。

通过激光雷达获取的地形数据和三维点云可以提供地震带、断裂和火山口的精确位置和形态信息，为科学家研究地壳运动和火山活动提供重要数据支持。

同时，激光雷达也可以应用于沿海地区的海岸线监测，如海岸侵蚀、潮汐的变化等，为沿海城市规划和防护工程提供必要的信息。

在环境保护与管理领域，激光雷达遥感技术有助于评估和监测大气污染物的扩散和影响范围。

激光雷达可以将光束直接照射到大气中的污染物上，并通过接收污染物散射回来的光信号来分析、识别和定量污染物的类型和浓度。

这对于提前发现并防止大气污染事件的发生具有重要意义。

激光雷达遥感技术还在农业、林业和资源调查等领域有着广泛应用。

通过获取作物和森林的三维结构信息，可以在线路规划和灾害预警中发挥重要作用。

例如，激光雷达可以在森林资源调查中评估森林储量和生物多样性，指导合理的林业管理和保护措施，以促进可持续发展。

此外，激光雷达还可以用于大规模的地下资源勘察，如矿区勘测、地下水资源调查等。

基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统设计

基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统设计作者：李业谦陈春苗来源：《现代电子技术》2020年第10期摘; 要：基于传统移动机器人导航系统存在横向偏差大的问题，为了缩小移动机器人行驶的横向偏差，提出基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统设计。

通过激光雷达传感器设计和导航服务器端优化设计，完成系统的硬件设计;依托移动机器人导航程序设计和获取激光雷达数据，完成系统的软件设计，实现移动机器人自动导航系统的设计。

在ROS和激光雷达的基础上，实现了移动机器人的自动导航。

测试结果显示，基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统与传统导航系统相比，在移动机器人行驶过程中具有较小的偏差。

关键词：移动机器人; 自动导航; 系统设计; ROS; 激光雷达; 系统测试中图分类号： TN953⁃34; TP242; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码： A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1004⁃373X（2020）10⁃0176⁃03Design of mobile robot automatic navigation system based on ROS and laser radarLI Yeqian， CHEN Chunmiao（Nanfang College of Sun Yat⁃Sen University， Guangzhou 510970， China）Abstract： In allusion to the large lateral deviation existing in the traditional mobile robot navigation system， a mobile robot automatic navigation system based on ROS and laser radar is proposed to reduce the lateral deviation of mobile robot running. The hardware design of the system is completed by means of the laser radar sensor design and the navigation server optimization design; the software design of the system is completed relying on the design of navigation program of mobile robot and the acquirement of laser radar data， so as to realize the design of the automatic navigation system of mobile robot. The automatic navigation of mobile robot is realized based on ROS and laser radar. The testing results show that， in comparison with the traditional navigation system， the mobile robot automatic navigation system based on ROS and laser radar has smaller deviation in the process of mobile robot moving.Keywords： mobile robot; automatic navigation; system design; ROS; laser radar; system testing 0; 引; 言如今工业机器人技术迅猛發展，工业上依靠人工来完成的工作大多被工业机器人承担，因此移动机器人的研究已从工业生产上向生活领域转换[1]。

基于边缘检测探究移动机器人视觉导航技术

基于边缘检测探究移动机器人视觉导航技术作者：陈祥来源：《电子技术与软件工程》2015年第05期摘 ;要边缘检测则是机器视觉系统处理的第一个阶段，其检测结果的正确与可靠性对机器视觉系统对客观世界的理解具有直接的影响。

本文基于边缘检测技术对移动机器人视觉导航技术进行了研究。

【关键词】边缘检测移动机器人视觉导航技术1 边缘检测技术边缘是图像最基本的特征，位于图像属性区域的交接处，不确定性较强，极易发生突变，由于图像边缘信息最集中，并包含大量的信息，因此边缘检测就十分重要。

边缘检测是机器视觉系统处理的第一个阶段，其检测结果的正确与可靠性对机器视觉系统对客观世界的理解具有直接的影响。

目前，边缘检测的方法有许多，其中边缘检测的算法包括Prewitt算子、Roberts 算子、Sobel算子、Canny算子、Log算子等;边缘检测的新方法包括神经网络法、小波分析法、模糊数学法、数学形态学法、遗传算法、分形理论法、标记二松弛匹配法、自组织聚类法等等。

这些新方法在边缘检测细节、连续性、精确程度、抗噪声性能上具有一定的优势，如小波分析法就能够在不同尺度上获得信号的细节，因此能够实现大尺度的抑制噪声，并通过小尺度进行精确的定位，正确可靠的识别边缘，因此也被誉为“数学显微镜”。

2 移动机器人视觉导航技术2.1 移动机器人视觉系统机器人能够通过机器视觉感知外部世界，而这种机器视觉是一种通过计算机来模拟生物视觉系统功能的技术和科学，其中运用了大量的图像处理技术。

机器视觉系统由两部分组成，即图像采集和图像处理，图像采集部分包括了图像采集卡与摄像设备，通过摄像设备对环境图像进行采集，并由图像采集卡将摄像机输出的全电视信号转化为数字信号。

视觉系统根据摄像机的数目分为：单摄像头式、双摄像头式、多摄像头式，其中使用较多的是前面两种。

2.2 移动机器人视觉导航技术移动机器人视觉导航技术是移动机器人实现智能化和自主化的一种关键技术。

移动机器人通过视觉传感器能够进行多数底层行为控制相关的环境感知，如定位、路径识别与跟踪、测距、躲避障碍物等。

基于激光雷达距离图像的道路边缘检测与跟踪

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