【摘 要】
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在移动机器人的相关技术研究中,导航技术是其核心技术之一,其中视觉导航需要检测行驶环境,从而确定移动机器人的可行驶道路区域。非结构化道路识别是移动机器人视觉导航中的
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在移动机器人的相关技术研究中,导航技术是其核心技术之一,其中视觉导航需要检测行驶环境,从而确定移动机器人的可行驶道路区域。非结构化道路识别是移动机器人视觉导航中的重要组成部分。在野外环境中,非结构化道路占有很大比例,所以对非结构化道路图像进行分析有着重要的意义。本文主要研究机器人视觉导航中非结构化道路图像特征提取与分类问题。针对非结构化道路图像的特点,本文中选用符合人类视觉感知的HSV空间进行颜色分析,并采用比较适合自然纹理分析的灰度共生矩阵和Gabor滤波器方法进行非结构化道路纹理特征统计量提取。对于野外的非结构化道路环境,采用来源于两类分类问题的支持向量机方法进行非结构化道路区域分割。然后,针对提取出来的道路区域,利用改进的k-近邻方法进行不同路面的分类,使机器人能更好的感知非结构化道路环境信息,更平稳、安全、快速的行驶。
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