基于視覺傳感器實現道路信息的理解是目前移動機器人自主導航的重要研究方向，其中道路圖象的正確分割 是提取有效路徑信息的關鍵。該文針對復雜、干擾因素多的室外環境下傳統方法難以實現道路圖象正確分割的問題，提 出了一種基于’() 神經網絡的道路圖象分割方法。該方法通過選取道路圖象的歸一化色彩分量為特征向量，應用基于 ’() 學習算法的神經網絡分類器進行道路與非道路識別；為解決環境噪聲對神經網絡輸出的影響，本文設計了串行級聯 式四階形態濾波器實現對神經網絡輸出的分割圖象的濾波處理。通過對實測圖象進行分割處理驗證了該方法的有效性 和魯棒性，可用于室外環境下機器人的實時視覺導航控制。

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