障碍物的斜率检测对移动机器人的运动而言具有重要作用。提出一种基于激光及超声波联合的障碍物斜率检测算法,构建针对障碍物斜率检测的数学模型,实现依据激光及超声波量测数据估计障碍物坡度。实验中,算法表现出良好的效果,实验结果表明,该算法能以较低成本为相关领域研究提供一种较为准确的障碍物斜率检测方法：一种基于激光及超声波联合的障碍物斜率检测算法673(i)-(l)得到，障碍物模型坡度超过25°，由于超声波量测结果比较准确，依据障碍物斜率检测算法估算的障碍物模型坡度与实际模型坡度间的误差较小且波动平稳。综合所有实验检测结果和误差，将其分别在一张图上表示，如图4所示。由图4(a)可知，测量距离小于2000mm，障碍物斜率检测算法表现出良好的效果，而由图4(b)可知，模型坡度越小，依据障碍物检测算法估算的模型坡度与实际模型坡度误差越大，且误差波动性较大；模型坡度越大，误差较小且波动稳定。综合图4所示，

公司网站 转载中国知网 www.wangaunjimuju.com测量距离小于2000mm测量方法-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机倒角机，依据障碍物斜率检测算法估算的模型坡度与实际模型坡度误差在30%以内，表现出较好的算法效果。(a)障碍物斜率检测算法计算结果(b)障碍物斜率检测算法结果与实际坡度误差图4障碍物斜率检测算法结果汇总图4总结本文提出了一种基于激光及超声波联合的障碍物斜率检测算法，构建了针对障碍物斜率检测的数学模型，以较低成本实现了依据激光及超声波量测数据估算障碍物斜率，本文最后通过障碍物模型斜率检测实验验证了算法的效果。实验表明，在2000检测距离范围内基于激光及超声波联合的障碍物斜率检测算法可以提供较为准确的障碍物斜率估计，误差在30%以下，该算法能够较好地满足移动机器人对障碍物斜率检测的需要，为地形识别和三维地图构建等相关领域研究提供了一种较为准确的障碍物斜率检测算法。在真实测量、实验中，存在着障碍物表面凹凸不平及传感器精度造成误差的问题，将在进一步考虑概率因素的影响下另行撰文阐述测量方法-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机倒角机 公司网站 转载中国知网 www.wangaunjimuju.com