LV-DOT：面向自动驾驶机器人的动态障碍物检测与跟踪

项目核心功能/场景

LiDAR-Visual 动态障碍物检测与跟踪

项目介绍

LV-DOT 是一个开源项目，旨在为自动驾驶机器人提供一种高效的动态障碍物检测与跟踪算法。该算法利用激光雷达（LiDAR）和视觉传感器融合技术，即使在计算资源极其受限的条件下，也能有效实现对动态障碍物的识别和跟踪。项目适用于多种移动机器人平台，为机器人在动态环境中的导航和避障提供了有力支持。

项目技术分析

LV-DOT 算法的核心在于结合了激光雷达和视觉传感器的优势，通过以下技术模块实现动态障碍物的检测与跟踪：

1. LiDAR 点云检测：利用激光雷达获取的点云数据，检测三维空间中的障碍物。
2. 深度图像检测：从视觉传感器获取深度图像，辅助识别障碍物。
3. 颜色图像检测：通过颜色图像识别二维平面上的动态障碍物。
4. LiDAR-视觉融合：将上述检测结果进行融合，提高检测的准确性和鲁棒性。
5. 跟踪模块：对检测到的障碍物进行分类，识别为静态或动态，并进行实时跟踪。

项目及技术应用场景

LV-DOT 算法广泛应用于移动机器人领域，以下是一些典型应用场景：

• 机器人导航：在复杂环境中，机器人可以利用 LV-DOT 算法进行实时障碍物检测和跟踪，确保导航路径的安全。
• 无人驾驶车辆：无人车辆在行驶过程中，需要准确识别和跟踪道路上的动态障碍物，以避免碰撞。
• 工业自动化：在工业环境中，机器人需要实时识别并跟踪动态障碍物，以确保生产线的高效和安全。

项目特点

• 高效率：LV-DOT 算法在有限的计算资源下仍能保持高效的检测和跟踪能力。
• 鲁棒性：融合激光雷达和视觉传感器的信息，增强了算法在不同环境下的鲁棒性。
• 实时性：算法能够实时处理传感器数据，满足动态环境中实时导航和避障的需求。
• 通用性：适用于多种硬件平台和操作系统，易于集成到现有机器人系统中。

以下是一个 LV-DOT 算法的演示动图：

为了更好地理解和使用 LV-DOT，可以参考以下步骤：

安装指南

确保系统满足以下要求：

• Ubuntu 18.04/20.04 LTS
• ROS Melodic/Noetic

安装过程如下：

sudo apt install ros-noetic-vision-msgs

pip install ultralytics

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/Zhefan-Xu/LV-DOT.git
cd ..
catkin_make

运行示例

在数据集上运行

下载 ROS bag 文件，并执行以下命令：

rosbag play -l corridor_demo.bag
roslaunch onboard_detector run_detector.launch

在您的设备上运行

调整配置文件和传感器参数后，执行以下命令启动动态障碍物检测和跟踪：

roslaunch onboard_detector run_detector.launch

通过上述介绍，可以看出 LV-DOT 是一个功能强大且易于集成的开源项目，能够为移动机器人在动态环境中的导航和避障提供有力支持。无论是工业自动化还是无人驾驶车辆，LV-DOT 都是一个值得推荐的技术解决方案。