在移动机器人中，如何集成视觉伺服控制系统以实现道路标志识别与目标追踪？请详细介绍该系统的组成及关键技术。

要实现移动机器人中基于视觉的伺服控制系统，首先需要一个能够处理视觉信息的硬件平台。根据提供的资料，一个结合ATOM处理器的工控机与ARM7运动控制器的平台是一个不错的选择。这种平台拥有低功耗、高计算能力和易于开发的特点，非常适合移动机器人的应用需求。

参考资源链接：[移动机器人视觉伺服控制研究：道路标志识别与目标追踪](https://wenku.csdn.net/doc/v10pkdr9v1?spm=1055.2569.3001.10343)

在软件方面，道路标志提取算法是关键，它依赖于对道路标志的特征分析。可以采用基于平行线特征的提取算法，并利用几何不变矩的方法来提高目标选择的准确性。这样，机器人就能准确识别并遵循预定的路径。

环境特征处理也是实现视觉伺服控制的重要一环。研究者需要采用各种图像分割方法来适应不同的环境条件，通过比较不同分割方法的最终测量精度（UMA）来选择最合适的方案。

对于目标追踪技术，可以采用模板匹配方法，并通过图像金字塔优化来降低计算复杂度，提高处理速度。这样，机器人在连续图像序列中就能够有效地追踪目标。

障碍物检测技术同样不可忽视，通过兴趣点提取和模板匹配算法，计算出立体视觉中的三维坐标，利用聚类处理来获取障碍物信息，这有助于机器人进行路径规划并避开障碍。

最后，考虑到视觉伺服控制中存在不确定性和非线性问题，模糊控制算法是实现点追踪策略的首选。通过模糊控制器，可以根据模糊逻辑来处理动态环境中的变化，完成机器人的控制任务。可以在MATLAB环境中进行仿真，验证算法的可行性。

综上所述，移动机器人视觉伺服控制系统是一个复杂的系统工程，涉及到硬件选择、图像处理、目标追踪、障碍物检测以及控制算法等多个关键技术的集成应用。通过不断的研究与实践，这些技术可以被优化整合，以提高移动机器人的自主性和适应性。

参考资源链接：[移动机器人视觉伺服控制研究：道路标志识别与目标追踪](https://wenku.csdn.net/doc/v10pkdr9v1?spm=1055.2569.3001.10343)