视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息丰富等优点。随着近几年图像处理技术以及计算机处理能力的飞速发展,视觉导航成为机器人导航的主要发展方向之一。最近二十年来,基于视觉的室内机器人导航和室外机器人导航均得到了飞速发展。机器人导航的任务之一就是避开障碍物。这样,机器人在行走过程中,要充分利用环境中的特征来识别航行区域和障碍物区域。 本文结合国家自然科学基金和湖北省青年杰出人才基金项目的需求,提出了基于地面特征识别的室内机器人视觉导航这一课题。通过对图像处理的基本理论的研究和实践,特别是对彩色图像分割进行比较深入的学习和探讨,在已有研究的基础上,提出了一种通过分析机器人环境图像中的颜色信息来识别机器人的可行走区域和非可行走区域的方法,开发了一个机器人的实时障碍物检测系统,包括环境视频图像的采集、处理、压缩、存储和实时回放。 通过本课题的研究,得到如下的成果与结论: (1) 详细分析了室内环境中地面的角点、边缘、颜色等特征,并且对这些特征的提取方法进行了比较,最终选取颜色特征作为机器人视觉导航的陆标; (2) 在已有图像分割算法的基础上,对彩色图像分割算法进行了一些研究,提出了一种基于图像直方图统计学、适合于室内移动机器人识别可行走区域和障碍物区域的彩色图像分割方法; (3) 基于DirectShow技术,完成了机器人单目视觉系统的视频图像采集、视频中每一帧图像处理、视频压缩、存储和实时回放,其中视频压缩可以选用多种压缩方式。 本文在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV和DirectShow视频采集技术编程实现了系统的功能。试验结果说明本文系统能够实时检测机器人室内环境中的障碍物,完成了视觉导航的中的避障任务。