基于室内环境识别的移动机器人视觉导航
编者按：道路检测是视觉导航系统中最核心的部分之一。本文主要研究室内环境下的视觉导航。选取颜色作为分析对象，分析了RGB和HSV颜色空间模型及转换关系，用3×3模板进行中值平滑滤波，介绍了大津阈值分割法和改进的阈值迭代法，并通过彩色补偿原理进行彩色补偿。最后实验仿真验证其可行性。
4 仿真实例
本文设计了两种环境进行仿真，结果如图6和7。
可以看出，虽然原始图像的地面上有一些反光、阴影等，本文的算法都能成功地进行图像分割，具有良好的鲁棒性。此外，还能成功地识别出地面上的障碍物，进而本系统就达到了移动机器人识别室内环境障碍物的目的，实现了移动机器人视觉导航中的避障功能。
5 总结
机器人视觉系统通过对摄像机拍摄的图像进行实时分析处理，从而区别障碍物和可行路径，进而对移动机器人进行导航。
本文主要研究室内环境下的视觉导航。选取颜色作为分析对象，采用3×3模板进行中值平滑滤波分析了RGB和HSV颜色空间模型及转换关系，介绍了大津阈值分割法和改进的阈值迭代法，并通过彩色补偿原理进行彩色补偿，最后实验仿真验证其可行性，实现了室内环境下特征信息的提取和物体的识别和。
参考文献：
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