辛菁，杜柯楠，王媛媛，刘丁

（西安理工大学 自动化与信息工程学院，陕西 西安 710048）

未知环境地形的自主感知是移动机器人自主导航的基础和根本保证，也是移动机器人进行其他行为决策的前提。坡度检测作为移动机器人自主感知未知环境地形的重要组成部分，其检测精度影响移动机器人在爬坡时的行为策略和方向，进而影响整个导航系统的性能。因此，坡度检测精度对移动机器人自主导航性能十分重要[1]。

惯性测量单元(inertial measurement units IMU,IMUs )、倾斜传感器、激光传感器、超声波传感器和视觉传感器是坡度检测系统常用的传感器。与IMUs和倾斜传感器不同[2-3]，激光传感器[4-5]、超声波传感器[6]和视觉传感器在检测坡度中不需要移动机器人接触或攀爬斜坡，因而被更多地应用在移动机器人坡度检测与环境地形感知中。近年来，随着计算机视觉技术，尤其是单帧图像深度估计技术的快速发展，以及图像本身所包含的丰富语义信息，使得视觉传感器在机器人环境智能感知中得到了广泛的应用。基于此，本文提出了一种基于迁移学习的移动机器人单帧图像坡度检测算法，不需要移动机器人接触或攀爬斜坡，仅根据单帧斜坡RGB图像就能估计出深度信息进而检测出斜坡的角度，同时所提算法大大减少了单帧图像深度估计网络训练时对室外图像样本数量的要求，提高了网络的训练效率和估计精度，显著提高了移动机器人在未知环境中估计斜坡角度的精确度，为移动机器人自主导航提供了更加可靠、准确的依据。……