基于室內環境識別的移動機器人視覺導航
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編者按：道路檢測是視覺導航系統中最核心的部分之一。本文主要研究室內環境下的視覺導航。選取顏色作為分析對象，分析了RGB和HSV顏色空間模型及轉換關系，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。
摘要：道路檢測是視覺導航系統中最核心的部分之一。本文主要研究室內環境下的視覺導航。選取顏色作為分析對象，分析了RGB和HSV顏色空間模型及轉換關系，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。
本文引用地址：http://www.104case.com/article/256089.htm引言
機器人視覺導航系統是全世界研究的熱點，道路檢測是視覺導航系統中最核心的部分之一。它通過對攝像機拍攝的圖像進行實時分析處理，從而區別障礙物和可行路徑，進而對移動機器人進行導航。
本文主要研究室內環境下的視覺導航。選取顏色作為分析對象，分析了RGB和HSV顏色空間模型及轉換關系，介紹了大津閾值分割法[1]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，實現了室內環境下特征信息的提取和物體的識別和。
1 機器人視覺導航系統概述
機器人視覺(Robot Vision)系統(圖1)利用視覺傳感器獲取二維圖像，通過視覺處理算法對一幅或多幅圖像進行處理、特征提取和識別[2]，獲得相關環境的符號描述，并引導機器人的動作，流程如圖2。
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