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          EEPW首頁(yè) > 物聯(lián)網(wǎng)與傳感器 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于室內(nèi)環(huán)境識(shí)別的移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航

          基于室內(nèi)環(huán)境識(shí)別的移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航

          作者:劉洲洲 時(shí)間:2014-07-25 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:道路檢測(cè)是視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)中最核心的部分之一。本文主要研究室內(nèi)環(huán)境下的視覺(jué)導(dǎo)航。選取顏色作為分析對(duì)象,分析了RGB和HSV顏色空間模型及轉(zhuǎn)換關(guān)系,用3×3模板進(jìn)行中值平滑濾波,介紹了大津閾值分割法和改進(jìn)的閾值迭代法,并通過(guò)彩色補(bǔ)償原理進(jìn)行彩色補(bǔ)償。最后實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證其可行性。

            4 仿真實(shí)例

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/256089.htm

            本文設(shè)計(jì)了兩種環(huán)境進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖6和7。

            可以看出,雖然原始圖像的地面上有一些反光、陰影等,本文的算法都能成功地進(jìn)行圖像分割,具有良好的魯棒性。此外,還能成功地識(shí)別出地面上的障礙物,進(jìn)而本系統(tǒng)就達(dá)到了移動(dòng)識(shí)別室內(nèi)環(huán)境障礙物的目的,實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)視覺(jué)導(dǎo)航中的避障功能。

            5 總結(jié)

            視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析處理,從而區(qū)別障礙物和可行路徑,進(jìn)而對(duì)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航。

            本文主要研究室內(nèi)環(huán)境下的視覺(jué)導(dǎo)航。選取顏色作為分析對(duì)象,采用3×3模板進(jìn)行中值平滑濾波分析了顏色空間模型及轉(zhuǎn)換關(guān)系,介紹了大津閾值分割法和改進(jìn)的閾值迭代法,并通過(guò)彩色補(bǔ)償原理進(jìn)行彩色補(bǔ)償,最后實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證其可行性,實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)環(huán)境下特征信息的提取和物體的識(shí)別和。

            參考文獻(xiàn):

            [1]付永會(huì), 張風(fēng)超,張憲民.一種改進(jìn)的基于顏色直方圖的實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2001
            [2]蔣海波,張?jiān)苽?室外機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航的路徑結(jié)構(gòu)識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2010(7)
            [3]沈春生,王耀南.移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)分割及測(cè)距方法研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011(23)
            [4]杜歆.一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的道路圖像分割算法[J].傳感器技術(shù)學(xué)報(bào),2004(9)
            [5]Tomono M,Yuta S.Mobole Robot Navigation in Indoor Environment using Object and Character Recognition[C]. Pro.of the 2000 IEEE International Conference on R&A:312-320
            [6]Anderson J K,Iftekharuddin K M,Threlkeld E.Single camera based object detection and tracking for mobile robots. Proc. SPIE,2008,7072:1-12


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