RTG视觉纠偏算法：局部引导图像滤波与均值漂移聚类

“RTG视觉纠偏的局部引导图像滤波算法是解决轮胎式集装箱门式起重机（RTG）基于视觉的行走纠偏过程中环境因素干扰导致的定位失败问题的一种方法。该算法结合了局部引导图像滤波和均值漂移聚类技术，实现了图像预处理、引导线边缘筛选及偏移量计算，提高了纠偏的实时性和精度。” RTG（ Rubber Tyred Gantry）是一种广泛应用于港口、码头的装卸设备，其在作业过程中需要精确的定位和行走纠偏以确保安全和效率。然而，环境因素如光照变化、夜间偏色等常常影响视觉系统的准确性，导致定位失败。为了解决这一问题，研究者提出了一个基于局部引导图像滤波的视觉纠偏辅助算法。 局部引导图像滤波是一种图像处理技术，旨在在保持图像边缘清晰度的同时去除噪声。这种滤波方法通过考虑图像局部区域的信息来平滑像素值，对细节丰富的图像尤其适用。在RTG纠偏应用中，它能有效减少环境噪声对图像分析的影响，同时保持引导线（通常用于指示RTG行走路径的标记）的清晰度。 接着，算法利用预先标定的引导线宽度和间距等特征，确定自适应的分割阈值和均值漂移聚类算法参数。均值漂移聚类是一种无监督的学习方法，能自动寻找数据集中的密度峰值，进而将图像中的引导线边缘筛选出来。这种方法对于处理有复杂背景或光照不均匀的图像尤为有效，可以准确地识别出引导线并计算其相对于理想位置的偏移量。 现场试验验证了该算法的性能。即使在夜间环境光谱偏色的情况下，该算法也能克服干扰，有效地提高纠偏的实时性和精度，增强了RTG的自主导航能力。这表明，局部引导图像滤波与均值漂移聚类相结合的策略在实际应用中具有很高的实用价值，能为RTG的行走纠偏提供可靠的支持，提升港口作业的自动化水平和效率。 关键词涉及的技术领域包括：图像处理（图像滤波）、人工智能（机器视觉）、以及特定的自动纠偏技术。该研究对于推动RTG的智能控制技术发展，降低人为操作误差，保障港口作业安全具有重要意义。