基于机器学习的道路检测：移动机器人视觉导航关键技术

本篇论文深入探讨了人工智能与机器学习在移动机器人视觉导航中的关键应用技术，特别是道路检测。作为一项智能移动系统，追踪陆地机器人能够在复杂环境中自主、连续地行驶，其研究涉及多学科理论与最新信息技术的交融，反映出人工智能领域的前沿进展。道路检测作为视觉导航中的核心环节，对于机器人找到安全路径至关重要。 论文首先聚焦于图像预处理技术，提出了一种基于HSI颜色空间的模糊增强方法。这种方法通过降低道路边界模糊度并减少道路区域的噪声，显著提升了道路特征的清晰度和识别精度。这是为了确保机器人在实时环境中能够准确地解析周围环境信息。 进一步，论文介绍了一种新颖的彩色图像分割策略，它借鉴了色彩补偿理论，旨在更有效地分离道路区域与其他背景元素，使得机器人能够区分出道路边界特征点，从而提高道路检测的精确性和稳定性。这种创新的分割方法考虑了颜色信息的互补性，有助于减少误识别的可能性。 后续章节可能包括链码追踪算法的应用，利用像素间的连续性和方向性来追踪道路边缘；以及特征点提取技术，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）等，用于构建道路边界的特征描述符，支持机器人定位和路径规划。 此外，论文还可能讨论了深度学习在道路检测中的潜在应用，比如卷积神经网络（CNN），如何通过对大量标注数据的学习，提升道路检测的自动化和准确性。同时，可能会探讨如何结合传感器融合，如激光雷达和摄像头数据，以增强道路检测系统的鲁棒性。 这篇硕士论文通过深入研究和实践，展示了在移动机器人视觉导航中如何利用人工智能和机器学习技术实现高效的道路检测，这对于提升机器人在真实世界中的自主导航能力具有重要意义。