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          基于室內(nèi)環(huán)境識別的移動機器人視覺導(dǎo)航

          作者:劉洲洲 時間:2014-07-25 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:道路檢測是視覺導(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)境下的視覺導(dǎo)航。選取顏色作為分析對象,分析了RGB和HSV顏色空間模型及轉(zhuǎn)換關(guān)系,用3×3模板進行中值平滑濾波,介紹了大津閾值分割法和改進的閾值迭代法,并通過彩色補償原理進行彩色補償。最后實驗仿真驗證其可行性。

            4 仿真實例

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

            本文設(shè)計了兩種環(huán)境進行仿真,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行圖像分割,具有良好的魯棒性。此外,還能成功地識別出地面上的障礙物,進而本系統(tǒng)就達到了移動識別室內(nèi)環(huán)境障礙物的目的,實現(xiàn)了移動視覺導(dǎo)航中的避障功能。

            5 總結(jié)

            視覺系統(tǒng)通過對拍攝的圖像進行實時分析處理,從而區(qū)別障礙物和可行路徑,進而對移動機器人進行導(dǎo)航。

            本文主要研究室內(nèi)環(huán)境下的視覺導(dǎo)航。選取顏色作為分析對象,采用3×3模板進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的閾值迭代法,并通過彩色補償原理進行彩色補償,最后實驗仿真驗證其可行性,實現(xiàn)了室內(nèi)環(huán)境下特征信息的提取和物體的識別和。

            參考文獻:

            [1]付永會, 張風(fēng)超,張憲民.一種改進的基于顏色直方圖的實時目標(biāo)跟蹤算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2001
            [2]蔣海波,張云偉.室外機器人視覺導(dǎo)航的路徑結(jié)構(gòu)識別[J].計算機工程與應(yīng)用,2010(7)
            [3]沈春生,王耀南.移動機器人目標(biāo)分割及測距方法研究[J].計算機工程與應(yīng)用,2011(23)
            [4]杜歆.一種基于動態(tài)規(guī)劃的道路圖像分割算法[J].傳感器技術(shù)學(xué)報,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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