基于移動機器人視覺的道路異物檢測方法研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，信息化時代的到來，以及生活質(zhì)量的不斷提高，人們對于交通安全問題更加關注，而道路的狀況檢測與評價更是交通安全的關鍵因素之一，特別是在高速發(fā)展的航空領域，對機場道路異物檢測系統(tǒng)的精確度要求更高。
　　 本文對移動目標檢測算法展開研究，并以機場跑道為背景，結合移動機器人實驗平臺進行了實驗驗證，對進一步開發(fā)實際應用系統(tǒng)奠定了基礎。首先，研究了移動機器人視覺系統(tǒng)的組成和分類，比較不同視覺系統(tǒng)的成像模型，確定適合本課

2、題的視覺系統(tǒng)；其次，研究了各種常用的目標檢測算法和道路異物檢測算法，總結出了幀差法和SIFT算法的優(yōu)缺點，幀差法設計原理簡單，能克服光強度、天氣變化等外在情況變化的干擾，有較好的對變化的抵抗能力，但在道路異物檢測中對運動目標的提取精度不夠高，易出現(xiàn)空洞現(xiàn)象，SIFT算法提取的目標特征點數(shù)量多，能夠根據(jù)不同尺度空間提取目標特征，但計算復雜，運行速度慢，由此提出了一種幀差法與SIFT算法相結合的道路異物檢測方法，該方法彌補了幀差法和SIFT