移動式機器人視覺導航中道路檢測算法的研究.pdf

1、隨著圖像處理技術以及計算機處理能力的飛速發(fā)展，基于視覺系統(tǒng)的移動機器人導航技術已經成為近年來機器人研究領域的一個熱點。在移動機器人的各項核心技術中，視覺導航技術主要是對各種道路場景進行感知和理解，從而確定移動機器人的可行駛道路區(qū)域，確保它能夠在無人操縱的情況下自主安全平穩(wěn)地行駛，本文研究的道路檢測系統(tǒng)是視覺導航系統(tǒng)中的關鍵技術之一。本文的主要研究內容包括： （1）本文在仔細研究了RGB彩色模型和HSI模型的優(yōu)缺點以及對比分析了各

2、種圖像預處理算法后，選擇在HSI模型內通過直方圖均衡做道路圖像增強，然后在RGB模型內進行圖像平滑，基于多顏色空間實現(xiàn)了道路圖像的預處理。 （2）道路區(qū)域分割的準確與否直接影響到后面環(huán)節(jié)的實現(xiàn)。本文研究了多種閾值分割算法，通過對它們在RGB模型和HSI模型內仿真實驗對比，采用了一種適合本實驗系統(tǒng)的基于信息熵的閾值迭代分割算法，最后再結合數(shù)學形態(tài)學對圖像進行去噪處理。 （3）本文在Freeman鏈碼跟蹤的基礎上，分析了鏈碼

3、跟蹤的抗干擾能力，提出了一種基于區(qū)域面積的鏈碼跟蹤算法，對分割后的圖像進行道路邊界跟蹤提取。 （4）基于DirectShow技術，完成了對道理視頻中每一幀圖像的處理，并且能夠對處理后的圖像序列進行實時回放。 本文在Visual C++集成開發(fā)環(huán)境中基于DirectShow技術編程實現(xiàn)了系統(tǒng)的功能。通過對多種場景下的實際道路視頻進行仿真，來驗證道路檢測方法的有效性。實驗結果表明，對于復雜多變的道路環(huán)境，本文給出了較好的解決