基于单目视觉的室内移动机器人障碍检测研究

• 作者: 周原力 沈春生 王耀南 谭磊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 移动机器人 单目视觉 障碍检测 神经网络 区域分割
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 2727-2729
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文

摘要

为了满足移动机器人室内实时导航的需要,在单目视觉障碍检测中引入了LVQ神经网络分类器,在HSV空间内分割图像,有效地消除了环境因素对障碍检测的影响;然后从摄像机模型几何关系出发,推导出图像坐标与机器人坐标的转换关系,实现对障碍物的快速准确定位;该方法具有准确度高和实时性强的优点,并且对环境光线变化和阴影有较强的自适应能力,实际环境中的实验结果证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	谭磊	湖南大学电气与信息工程学院	7	136	6.0	7.0
3	周原力	湖南大学电气与信息工程学院	3	27	3.0	3.0
4	沈春生	湖南大学电气与信息工程学院	3	62	3.0	3.0