基于多特征融合的復(fù)雜野外環(huán)境下水體障礙物的檢測.pdf

1、本文總結(jié)了參與國家自然科學(xué)基金項目——復(fù)雜野外環(huán)境下基于多傳感器融合的機器人障礙物檢測——的研究成果，圍繞著如何對復(fù)雜野外環(huán)境下的水體障礙物檢測進(jìn)行了深入的討論，通過大量實驗對算法的有效性進(jìn)行了驗證，并給出了令人滿意的實驗結(jié)果。 陸地自主車(Autonomous Land Vehicle，簡稱ALV)是一種能夠在道路和野外連續(xù)、實時、自主運動的智能移動機器人，其研究涉及多個學(xué)科的理論與技術(shù)，體現(xiàn)了信息科學(xué)與人工智能技術(shù)的最新成果

2、，具有重大的研究價值和應(yīng)用價值，受到了世界各國的重視。 可靠的障礙物檢測能力是智能移動機器人實現(xiàn)復(fù)雜野外環(huán)境下安全導(dǎo)航的前提。復(fù)雜野外環(huán)境種類繁多、屬性各異的障礙物類型以及復(fù)雜的背景環(huán)境給障礙檢測帶來了巨大的挑戰(zhàn)，特別是池塘等水體類障礙物對于復(fù)雜野外環(huán)境下智能機器人的導(dǎo)航具有極高的安全威脅。 采用了多特征融合的方法來實現(xiàn)水體障礙物的檢測。對于水面的無倒影區(qū)，提取水體所擁有的亮度，紋理等特征——野外環(huán)境下水面一般是高亮度區(qū)