为了解决机器人定位中超声波传感器的测量距离和转向角问题，本文提出了霍夫变换算法与随机抽样的融合，以减少基于室内环境检测的超声波传感器的测量误差。此基础上，与壁和列的室内环境建模经验实现，这确保了该方法能够有效地治疗超声波测量数据，将获得的线性特征和特性在列环境大纲。
验结果表明，该方法在一定程度上有助于超声波在室内环境中机器人重建中的应用。TP242文献代码：A文章编号：霍夫变换CLC数的随机取样的超声波机器人定位模型一致性1672-3791（2016）图12（a）-0006-02一种移动机器人已广泛应用于生活，如：室内清洁机器人，儿童玩具机器人，地震救援机器人。器人的关键是拥有自己的“眼睛”。设备配备时，机器人能够“看到”环境并使用光栅卡重建它[1]。着技术的不断创新，恒温阀芯越来越多的“眼睛”，如超声波传感器，激光传感器和视觉传感器。测过程中存在超声波传感器：测量距离误差和测量方向误差。种类型的误差是由于它的物理特性：当超声波工作时，它发出锥形波，接触物体并将其发送回超声波传感器。于薄表面接触障碍物，测量不能精确计算向上的一侧。波，所以设备本身有错误。声波传感器的测量原理超声波探测的原理是时间传递的方法，也就是说超声波在空气中传播的速度是v，而时间t是超声波传输到物体表面并且其返回传感器与物体的距离成比例。1/2×t×v。于超声换能器是发射器和接收器，因此传感器发射超声波束一段时间，并且只有在完成发射之后才能开始接收。外，实验表明超声探头具有一定的惯性，并且在传输结束后仍留有一些残余振动。残余振动消失之前，系统无法启动接收。音。此，在超声触发后不久，将接收到信号，使得超声波传感器将具有死区。内环境的重建在自然环境中，物体呈线条和拱形，因此在重建室内环境时，只能重建线条和拱门恢复室内环境。线的重建在计算机研究领域，霍夫变换方法通常应用于图像处理中的直线检测。理如下：xy坐标系中的直线取一部分坐标点并转换为坐标系ρ-θ。
集点使得坐标系中的对应ρ-θρ-θ是线的参数，因为在xy坐标系中获得的坐标点不一定完全在直线上并且存在一些干扰数据点并使用霍夫变换来“消除”这些干扰点。达式为：ρ= x·cosθ y·sinθ（1）ρ在等式（1）中是从原点到右边的垂直距离，θ是法线之间的角度右和x轴。种参数方法相当于使用法向量来描述一条线，如图1所示。于霍夫变换，弧的重建需要O（n3）的计算复杂度和大的存储空间。究人员提出了一种随机Hough变换，与其他Hough变换方法相比，它可以有效地减少存储空间和计算。间，但这种方法仅适用于图像的噪点较小且噪点过多的情况下不能提供良好的识别效果。此，Fischer及其合作者提出了RANSAC算法，该算法在噪声点超过50％时总能获得模型参数，因此RANSAC算法对于模型参数估计具有鲁棒性。随机选择3个像素点时，算法可以从边缘获取像素点，使得检测到的最后一个圆偏离实际圆。检测圆时，必须定义与该问题相关的几个阈值。统的RANSAC算法如下。机选择三个像素，并计算由三个像素确定的圆。
算所有像素与圆之间的距离如果像素与圆之间的距离在某个误差范围内，则像素被记录为一个内点，否则如果点数不相关则无关紧要intra大于或等于某个阈值，圆形模型是合理的。用所有假设的站内点重新估计模型。
了减小检测圆与实圆之间的差距，该算法随机选择3个像素点，3个像素点形成称为“假定圆”的圆形图案。们知道任何三个点的坐标（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3）都可以通过文献[2]找到中心（a，b）和半径r来获得。圈对应三点。：（xi，yi）表示三个所选像素之一的坐标。果图像的所有像素存储在所述一组S，3个像素从集合S，表示SI =（XI，YI），I = 1，2，3和圆的中心随机提取是（a，b），半径对于r，可以使用上面的公式获得三个像素点的相应圆的中心和半径。
算圆上的点数与像素数之间的比率。果它大于或等于定义的阈值，则圆圈为真圆。验验证为了验证算法的有效性，在包括墙壁，角度和柱的实验环境中进行轮廓检测实验。
算法获得的效果如图4所示。2.图2清楚地表明环境周围有四面墙，中间有一个圆柱体。声波传感器根据星号位置“*”逆时针测量环境，然后进行PCR融合6。并完成后，将处理数据。先，评估所有数据的合并时间，并保留具有两个以上合并时间的数据点。处理环境中，提高数据的可靠性，然后对数据进行阈值判断并占用大于0.9的可靠性阈值m（θ2）作为环境数据点，然后根据环境点的空间位置关系。有数据都从Hough转换为线性特征参数，恒温阀芯并转换为xy参数空间以获得4行。后，从未识别的环境数据点（不属于线性要素的数据点）中取样随机方式检测循环实体。试结果如图2所示，它说明了算法的有效性和可靠性。本文中，超声波传感器用于检测超声波传感器的距离和方向误差的不准确性，以及霍夫变换算法和随机采样算法来检测环境。置文件中的线性实体和列。过实验验证了本文算法的有效性，该方法对基于超声波传感器的移动机器人环境建模具有一定的参考价值。
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