未知环境移动机器人导航：单目视觉算法研究

"未知环境下移动机器人单目视觉导航算法是一种针对移动机器人在未被预先测绘的环境中导航的技术。该算法由三个主要部分组成：障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划。为了减少光照和其他环境因素对基于特征的障碍物检测的影响，算法采用HSI颜色空间中的像素直方图比较进行图像分割，从而获取障碍物的轮廓序列图像坐标点集。在单目视觉测距阶段，通过几何关系的推导建立图像坐标系与机器人坐标系之间的转换关系，据此计算障碍物的实际距离。在局部路径规划中，将摄像机的梯形视场区域转换为矩形，并进行栅格化，利用障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距信息构建障碍物栅格图，然后通过提出的栅格搜索算法寻找机器人安全行驶路径。实验结果显示，该算法能有效降低反光、阴影等因素的影响，在未知环境中准确规划出机器人的局部可行路径，实现导航功能。" 在未知环境中，移动机器人的自主导航是一项复杂而关键的任务。单目视觉导航利用一个摄像头作为传感器，通过处理和分析图像数据来理解周围环境。本算法的独特之处在于它通过HSI颜色空间的图像处理技术增强了障碍物检测的鲁棒性，降低了光照变化等环境因素的影响。HSI颜色空间比RGB颜色空间更能反映人眼对颜色的感知，因此在图像分割中表现出色。 单目视觉测距是通过图像处理和几何重建技术来估计机器人与障碍物之间的距离。在本算法中，通过推导图像坐标与机器人坐标之间的几何关系，可以将图像上的像素位置转化为实际空间的距离。这种方法虽然比双目视觉或激光雷达等方法的精度可能较低，但在计算资源有限的移动机器人上更为实用。 局部路径规划是导航系统的重要组成部分，本算法采用了栅格化的方法。将环境划分为一个个小的单元（即栅格），每个栅格代表机器人可以行走的一个潜在位置。通过障碍物轮廓序列和单目视觉测距信息，可以构建出障碍物占据的栅格图，然后使用特定的搜索算法（如A*算法或Dijkstra算法）找到避开障碍物的安全路径。 实验结果证明了该算法的有效性，尤其是在减少反光和阴影影响方面。这使得算法在未知环境中能够更加稳定地规划出机器人的局部路径，从而确保其安全、有效地移动。这种导航技术对于未来自主机器人在复杂、动态环境中的应用具有重要的理论和实践价值。