如何利用单目摄像头实现人形机器人在复杂室内的自主导航和实时避障？请结合支持向量机与图像处理技术详细说明。

针对如何使用单目摄像头结合支持向量机（SVM）和图像处理技术实现人形机器人在复杂室内的自主导航和实时避障，建议参考以下步骤进行系统设计与实现。

参考资源链接：[单目摄像头导航：人形机器人实时避障与路径规划](https://wenku.csdn.net/doc/5vfpacnu3a?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要对室内环境进行图像采集，采用单目摄像头拍摄。接下来，利用图像处理技术，对采集到的图像进行颜色特征分析，以便区分地面和障碍物。这一过程可能涉及图像分割、滤波等操作，其目标是清晰地识别出机器人与障碍物之间的界限。

然后，使用支持向量机（SVM）对处理后的图像进行学习和特征提取。SVM在此过程中将承担着将像素坐标映射到真实世界坐标的任务，这一步是通过机器学习训练出的模型来完成的。为了提高映射的准确度，可以采用均值场理论辅助SVM进行学习优化，以便更好地处理概率分布问题。

得到机器人与障碍物之间的距离估计后，需要在离散化的运动空间中规划路径。路径规划算法需要考虑机器人的当前位置、目标位置以及障碍物的位置，通常涉及启发式搜索或网格搜索等算法来寻找一条安全、高效的路径。根据实际需要选择合适的路径规划算法，比如A*算法或Dijkstra算法等。

最后，将规划出的路径实时传递给机器人的控制系统，以实现实际的导航和避障动作。整个系统的实现需要综合考虑算法的实时性和准确性，确保在复杂的室内环境中机器人能够安全、准确地导航。

为了更深入理解这一领域的技术和实践，推荐阅读《单目摄像头导航：人形机器人实时避障与路径规划》。该资料详细介绍了基于单目摄像头的导航系统在DARWIN人形机器人上的应用，对于理解如何在复杂室内环境中实现人形机器人的自主导航具有极大的帮助。

参考资源链接：[单目摄像头导航：人形机器人实时避障与路径规划](https://wenku.csdn.net/doc/5vfpacnu3a?spm=1055.2569.3001.10343)