移動機器人視覺導航中的道路檢測技術(shù)研究.pdf

1、移動機器人技術(shù)在工業(yè)應用、科學探測、救災救險、軍事等眾多領域中都有著廣泛的應用前景。而隨著圖像處理技術(shù)以及計算機處理能力的飛速發(fā)展，移動機器人視覺導航技術(shù)已經(jīng)成為近年來移動機器人智能化研究的前沿課題和研究熱點，其中的道路檢測技術(shù)是移動機器人視覺導航中的關(guān)鍵技術(shù)之一，對提高移動機器人視覺導航能力和智能化水平具有重要的實用價值和研究意義。
　　 由于移動機器人工作狀態(tài)和道路環(huán)境的復雜多變，對道路檢測算法的設計帶來很大的困難，如何增強

2、算法對外界環(huán)境因素干擾的魯棒性，如何減小由于移動機器人自身運動帶來的檢測誤差，以及道路檢測系統(tǒng)實時性的提高等都是當前已有道路檢測算法需要改進的方面。本文主要針對基于檢測道路引導線的移動機器人單目視覺導航系統(tǒng)，研究了攝像機標定、圖像預處理、圖像灰度化、道路邊緣和直線檢測等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)了一個結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境下的移動機器人視覺導航系統(tǒng)。論文主要研究的內(nèi)容包括：
　　 首先，針對攝像機隱式標定算法中存在的樣本點數(shù)少和精度要求高的矛盾，利

3、用樣條變換多元回歸模型，提出一種改進的攝像機隱式標定算法。
　　 其次，通過對幾種相關(guān)圖像預處理算法進行分析、比較，選擇了一種基于多彩色空間的預處理算法，在HSI模型中采用直方圖均衡化進行道路圖像的增強，在RGB模型中通過快速中值濾波進行道路圖像的平滑。
　　 然后，采用了一種基于顏色和邊緣信息相結(jié)合的道路檢測方法，首先提出了道路引導線顏色特征提取的判據(jù)并依此進行道路圖像的灰度化，進而在道路檢測中對傳統(tǒng)邊緣和直線檢測算法