移动机器人视觉信息提取与路径规划在人工智能中的研究

本文主要探讨了移动机器人领域的关键技术和研究，重点关注视觉信息提取与路径规划。作者通过大连海事大学的硕士论文，深入研究了如何使移动机器人利用视觉信息建立环境模型并进行路径规划。 在移动机器人技术中，自主导航是一项核心任务。这涉及到机器人通过感知周围环境，构建地图，并据此规划到达目标的最优路径。视觉信息在这里扮演着至关重要的角色，因为视觉是获取环境信息的主要途径。论文分别讨论了单目和双目视觉信息的提取，这两种方法对于理解机器人所处环境并计算其运动路径至关重要。 在摄像机标定方面，作者采用了张正友的平面棋盘标定方法，这种方法不仅简化了标定过程，而且能有效考虑摄像机的畸变参数，提高了机器人定位的精度。这一部分的理论与实践结合，为后续的视觉导航奠定了基础。 在实际应用中，单目摄像机用于导航线信息的提取。面对复杂的环境干扰，如噪声信号，研究采用了HIS颜色模型，结合多种图像处理技术，如二值化、滤波、腐蚀、膨胀和Hough变换，成功从视觉图像中提取出可靠的导航线索。 此外，考虑到现实世界的三维特性，论文也探讨了摄像机如何从二维图像中获取三维信息，这对于移动机器人的空间理解和路径规划具有重要意义。整体来看，这篇论文为移动机器人视觉导航提供了理论支持和实用方法，展示了在复杂环境下的自主导航可能性。