基于視覺的道路識(shí)別技術(shù)在智能小車導(dǎo)航中的應(yīng)用研究.pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)在科學(xué)探測(cè)、工業(yè)應(yīng)用、救災(zāi)救險(xiǎn)、軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。視覺輔助導(dǎo)航是移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的熱點(diǎn)之一，其中道路檢測(cè)和障礙定位是視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的重要組成部分。本文研究了基于圖像的道路檢測(cè)和障礙物定位算法。 論文介紹了移動(dòng)機(jī)器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的研究背景、意義和歷史、現(xiàn)狀。以針孔模型作為攝像機(jī)模型，介紹了一種攝像機(jī)標(biāo)定方法，即基于多項(xiàng)式的攝像機(jī)標(biāo)定算法，并闡述了該方法的原理。同時(shí)，應(yīng)用該方法對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，建立了移動(dòng)機(jī)器人

2、的坐標(biāo)系統(tǒng)。 研究了常用的圖像預(yù)處理算法，根據(jù)本文中圖像處理的具體要求，選取了合適的圖像預(yù)處理算法，即直方圖均衡、快速中值濾波算法、Sobel邊緣檢測(cè)方法和最大類方差自動(dòng)閾值法。 分析了目前常用的道路檢測(cè)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，結(jié)合本文常用的道路環(huán)境，提出了將邊緣信息和道路顏色信息相結(jié)合的方法，該算法的中心思想是利用道路顏色信息檢查邊緣的真?zhèn)?。針?duì)前人利用顏色特征進(jìn)行道路區(qū)域識(shí)別中應(yīng)用了大量的不確定性知識(shí)而導(dǎo)致算法復(fù)雜、魯棒性

3、差的缺點(diǎn)，本文提出了道路中心區(qū)域的概念，制定了道路直線邊緣的理解規(guī)則，將邊緣檢測(cè)方法的簡(jiǎn)單快速性和基于顏色信息的準(zhǔn)確性有機(jī)結(jié)合到一起，并應(yīng)用到障礙物定位算法中。 針對(duì)傳統(tǒng)Hough變換的局限性，本文提出了新的Hough變換改進(jìn)算法，采用參數(shù)空間到圖像平面的反饋，檢測(cè)出線段的兩端點(diǎn)，并能克服內(nèi)部間斷點(diǎn)的影響，解決了障礙物精確定位的問題。 本文設(shè)計(jì)開發(fā)了基于WFW軟件包的移動(dòng)機(jī)器人實(shí)時(shí)視頻采集系統(tǒng)，搭建了基于Visual C