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基于室内环境识别的移动机器人视觉导航

发布时间:2020-07-21 17:32:47 阅读: 来源:录音笔厂家

摘要:道路检测是视觉导航系统中最核心的部分之一。本文主要研究室内环境下的视觉导航。选取颜色作为分析对象,分析了RGB和HSV颜色空间模型及转换关系,用3×3模板进行中值平滑滤波,介绍了大津阈值分割法和改进的阈值迭代法,并通过彩色补偿原理进行彩色补偿。最后实验仿真验证其可行性。

本文引用地址:引言

机器人视觉导航系统是全世界研究的热点,道路检测是视觉导航系统中最核心的部分之一。它通过对摄像机拍摄的图像进行实时分析处理,从而区别障碍物和可行路径,进而对移动机器人进行导航。

本文主要研究室内环境下的视觉导航。选取颜色作为分析对象,分析了RGB和HSV颜色空间模型及转换关系,介绍了大津阈值分割法[1]和改进的阈值迭代法,并通过彩色补偿原理进行彩色补偿,最后实验仿真,实现了室内环境下特征信息的提取和物体的识别和。

1 机器人视觉导航系统概述

机器人视觉(Robot Vision)系统(图1)利用视觉传感器获取二维图像,通过视觉处理算法对一幅或多幅图像进行处理、特征提取和识别[2],获得相关环境的符号描述,并引导机器人的动作,流程如图2。

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