对于盲人行走避障而言,准确、实时的障碍物检测和信息提示是其研究的核心。在盲人行走过程中识别出其周围环境信息并作出相应的指示,目的是让其避免碰撞到障碍物以防止受伤。障碍物检测的方法有很多,比如使用超声波、红外以及其他类型的传感器等。但是,由于超声波检测只能获取距离信息,因此它不能全面反映盲人周围环境信息。此外,由于障碍物种类和形状的多样性,数据采集设备和障碍物检测算法都会受到环境的影响。全球定位系统可以应用于盲人行走避障,然而室内全球定位系统会因环境影响导致定位不准确。因此,如何提高障碍物检测的准确性成为目前研究的热点,目的是为了提高盲人行走的安全性。本文主要研究基于网格激光器的障碍物检测,同时考虑到室内环境中障碍物形状不一、灯光不均以及地面背景等干扰因素。本文的主要研究内容如下:(1)针对现有障碍物检测中的问题,本文选择使用红色网格激光器和相机组合设备进行障碍物检测算法研究。首先选择合适的激光器设备,然后使用选择的设备进行图像数据或者视频数据采集,最后建立障碍物检测数据库。(2)针对采集的数据库图像特征,本文使用一种基于颜色特征的图像预处理方法。首先将RGB转换Lab颜色空间,然后提取a通道图像。实验证明该方法能有效去除灯光和地面背景对激光的影响。(3)根据网格激光器的特性,本文提出一种基于改进霍夫变换的直线检测算法。首先对图像进行预处理和二值化,然后进行霍夫变换得到直线检测结果,最后通过分类整理直线检测数据、计算网格线坐标和绘制网格线,得到网格激光线检测结果。实验证明本文提出的算法不仅比直接使用霍夫变换效果好,而且能清楚准确地检测到网格激光线,还能解决灯光对激光线的遮挡问题。(4)本文使用Blob特征提取网格线检测图像的几何特征。首先初始化Blob特征参数并使用Blob特征对网格连通域坐标与大小进行初始化,然后通过实验确定障碍物检测的阈值和更新网格连通域坐标和大小的阈值,最后进行阈值判断得出检测结果。实验表明该方法能对障碍物检测取得良好的效果。(5)根据基于网格激光器的障碍物检测方法流程,本文实现了在PC端进行障碍物检测的功能,并将检测结果以简单的语音提示进行输出。