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        基于室內(nèi)環(huán)境識別的移動機(jī)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(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,并通過彩色補(bǔ)償原理進(jìn)行彩色補(bǔ)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.104case.com/article/256089.htm

          本文設(shè)計了兩種環(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,還能成功地識別出地面上的障礙物,進(jìn)而本系統(tǒng)就達(dá)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(jìn)行實時分析處理,從而區(qū)別障礙物和可行路徑,進(jìn)而對移動機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航。

          本文主要研究室內(nèi)環(huán)境下的視覺導(dǎo)航。選取顏色作為分析對象,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,并通過彩色補(bǔ)償原理進(jìn)行彩色補(bǔ)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(xiàn):

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          [3]沈春生,王耀南.移動機(jī)器人目標(biāo)分割及測距方法研究[J].計算機(jī)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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