復雜背景下機器人路標圖像定位與識別方法研究.pdf

1、環(huán)境感知體現了機器人的高層智能。作為環(huán)境感知系統的重要組成部分，路標圖像的定位與識別是機器人在未知環(huán)境中表示與識別環(huán)境的基礎，對機器人導航定位與智能決策有重要而實際的意義，也是目標圖像識別方法研究中一次有益的探索。 復雜背景下路標圖像的定位與識別則更具挑戰(zhàn)性。對此，本文充分利用基于路標的先驗知識，提出了一種多層并行結構的系統框架。 在分析了現有彩色圖像分割方法的基礎上，改進了基于RGB空間的實驗閾值分割算法，實現了復雜背

2、景下對路標的初次偵測。針對路標特征區(qū)域的確認問題，受路標顏色呈聚合特征的啟發(fā)，提出了基于當前最大聚合中心的區(qū)域生長算法，在復雜背景下偵測出多個可能的路標區(qū)域。采用了輪廓跟蹤算法將路標定位于與彩色原圖對應的灰度圖。 分析了形狀描述參數，并設計了一種構建基元骨架的匹配算法，有效劃分了路標基元類別。對已定位的路標進行局部圖像歸一化與分割，從而獲取路標樣本。引入歸一化轉動慣量作為樣本特征，參照對應的基準值，綜合比對樣本及其邊緣圖像的特征