基于視覺傳感器實現(xiàn)道路信息的理解是目前移動機器人自主導(dǎo)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(guān)鍵。該文針對復(fù)雜、干擾因素多的室外環(huán)境下傳統(tǒng)方法難以實現(xiàn)道路圖象正確分割的問題,提
出了一種基于’() 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用基于
’() 學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行道路與非道路識別;為解決環(huán)境噪聲對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的影響,本文設(shè)計了串行級聯(lián)
式四階形態(tài)濾波器實現(xiàn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(huán)境下機器人的實時視覺導(dǎo)航控制。
標簽:
視覺傳感器
移動機器人
導(dǎo)航
方向
上傳時間:
2016-07-18
上傳用戶:lnnn30