基于室內(nèi)環(huán)境識別的移動機器人視覺導航
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編者按：道路檢測是視覺導航系統(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模板進行中值平滑濾波，介紹了大津閾值分割法和改進的閾值迭代法，并通過彩色補償原理進行彩色補償。最后實驗仿真驗證其可行性。
摘要：道路檢測是視覺導航系統(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模板進行中值平滑濾波，介紹了大津閾值分割法和改進的閾值迭代法，并通過彩色補償原理進行彩色補償。最后實驗仿真驗證其可行性。
本文引用地址：http://yuyingmama.com.cn/article/256089.htm引言
機器人視覺導航系統(tǒng)是全世界研究的熱點，道路檢測是視覺導航系統(tǒng)中最核心的部分之一。它通過對攝像機拍攝的圖像進行實時分析處理，從而區(qū)別障礙物和可行路徑，進而對移動機器人進行導航。
本文主要研究室內(nèi)環(huán)境下的視覺導航。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，介紹了大津閾值分割法[1]和改進的閾值迭代法，并通過彩色補償原理進行彩色補償，最后實驗仿真，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。
1 機器人視覺導航系統(tǒng)概述
機器人視覺(Robot Vision)系統(tǒng)(圖1)利用視覺傳感器獲取二維圖像，通過視覺處理算法對一幅或多幅圖像進行處理、特征提取和識別[2]，獲得相關(guān)環(huán)境的符號描述，并引導機器人的動作，流程如圖2。
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