钟晨，王伟＊

（1.大连理工大学 信息与控制研究中心，辽宁 大连 116024；2.大连理工大学 机器人学国家重点实验室，辽宁 大连 116024）

0 引言

随着移动机器人环境通过能力与环境适应能力的不断增强，对地形的有效识别与建模成为机器人完成导航及运动规划等任务的基础.由于室外场景中地形具有多样性和复杂性，并且在不同地形条件下机器人往往需要采用不同的运动策略，对地形表述方法的选择既要考虑各类地形特点又要满足机器人运动规划的需求.

基于三维激光点云的地形描述可以快速准确地获得场景的几何信息.Broten等［1］通过计算各个栅格的加权平均高度构建高程地图，能够辅助机器人穿越未知室外环境，但无法准确表示场景中的垂直或断层特征.Pfaff等［2］对高程图表示方法进行了有效扩展，采用分层高程图能够更准确地表示场景中悬空结构，但对于机器人在不平坦路面上的可通过性仍会产生误判.Gingras等［3－4］通过高程划分可通行区域与障碍区域，采用改进的三角网格法对可通行区域进行地形重构以及路径规划，但该方法不适合带有一定坡度的路面环境.文献［5－6］将监督学习的方法用于室外场景点云分类，训练样本的选择会对点云分类结果产生明显的影响，而且场景分类结果不便应用于地形的可通过性判别.Rusu等［7－8］针对室内厨房环境建模问题，采用点云分割和几何形体匹配等方法提取几何图元，并根据功能推理法判别几何……