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。

实现人形机器人在复杂室内的自主导航和实时避障，主要依赖于高效率的视觉处理和机器学习算法。在本研究中，单目摄像头作为主要传感器，通过颜色特征的图像分析技术来区分地面和障碍物。颜色特征的选择和提取是关键，因为它们直接影响了后续处理的准确性和效率。

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)

利用支持向量机（SVM）进行图像特征的分析，可以将摄像头捕捉到的像素信息转换为机器人实际路径规划所需的空间坐标信息。具体来说，SVM通过训练样本学会如何区分不同的颜色特征，进而在摄像头捕捉的新图像中实现快速定位和分类。
随后，结合均值场理论，可以通过概率模型优化SVM的学习过程，提升距离估算的准确性。均值场理论在此处用于简化概率分布的计算，使之更适合实时应用的需要。
在获取了障碍物的估计距离后，路径规划成为下一关键步骤。规划过程需要在离散化的运动空间中，结合机器人的位置、姿态以及障碍物信息，动态计算出一条避开障碍的安全路径。根据辅助资料的说明，虽然未提及具体算法，但可以推测使用了类似启发式搜索或网格搜索的策略来实现路径的规划。
为了验证这种方法的有效性，研究者在DARWIN人形机器人上进行了实验，证明了该技术在真实环境中的可行性。该系统的成功实施表明，即使是在精度受限的条件下，单目摄像头导航系统也能够为室内人形机器人的自主导航提供一个成本效益高的解决方案。
针对这一问题，进一步的学习和研究可以集中在优化SVM模型，提高距离估计的准确性，或是探索更高效的路径规划算法，以增强人形机器人在更复杂室内的导航能力。

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)