室外移动机器人视觉导航技术探索与算法研究

"室外移动机器人视觉导航关键技术研究" 在室外移动机器人的研究中，视觉导航是一项核心技术，它结合了计算机视觉、图像处理和人工智能等多个领域的理论与实践。室外环境的复杂性和变化性使得视觉导航系统面临实时性与鲁棒性的挑战。本文由南京航空航天大学的博士生段华在导师赵东标的指导下，对这一领域进行了深入探讨，着重关注道路检测、立体匹配以及避障路径规划等关键问题。 首先，针对道路检测，文章提出了一种基于归一化RGB值的算法。此算法考虑到了光照和阴影对路面的影响，通过分析归一化的颜色分布规律，能够在复杂的光照条件下准确地识别道路区域。通过区域增长法，即使在光照变化和阴影干扰下，也能保持良好的鲁棒性。此外，为提升实时性，作者还引入了基于彩色特征和图像分块处理的算法，这不仅适应了光照变化和阴影环境，而且通过降低图像分辨率来提高处理速度，同时减少了小面积水迹和灰尘的误检。 接着，对于立体匹配，文章对区域法中的度量因子和相关窗口进行了深入的定性和定量分析。在移动机器人导航的特定应用背景下，给出了合理选择这些参数的建议。同时，为了增强匹配算法的实时性和鲁棒性，文章提出利用路面平坦性约束减少可疑障碍物区域，以及采用像素点的递归运算减少匹配运算量，以提高整体性能。 最后，避障路径规划是视觉导航的另一个关键环节。虽然文中没有详细展开这部分内容，但可以推断，作者可能研究了如何在检测到障碍物后，利用有效的路径规划算法避开它们，确保机器人安全行驶。这部分可能包括了经典的A*算法、Dijkstra算法或者基于潜在场的规划方法。 这篇博士学位论文详尽研究了室外移动机器人视觉导航的关键技术，从道路检测、立体匹配到避障路径规划，为实际应用提供了理论基础和实用策略。这些研究对于推动移动机器人在复杂环境中的自主导航能力有着重要意义。