【摘 要】
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从上世纪八十年代开始，许多国家有计划地开展了移动机器人技术的研究。视觉辅助导航是移动机器人导航的热点之一，其中道路检测和障碍物定位是视觉导航系统的重要组成部分。本文
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从上世纪八十年代开始，许多国家有计划地开展了移动机器人技术的研究。视觉辅助导航是移动机器人导航的热点之一，其中道路检测和障碍物定位是视觉导航系统的重要组成部分。本文研究了基于图像的道路检测和障碍物定位算法。论文首先介绍了AS-R移动机器人的系统组成及视觉系统，研究了机器人坐标与计算机图像坐标之间的关系。分析了已有的图像处理算法，并根据本文中图像处理的具体要求，选取了合适的图像预处理算法。为了提高道路识别的实时性和抗干扰能力，论文提出了采用融合边缘提取和区域生长的方法识别道路边线，根据边缘和区域信息所表示的道路边线应该在空间上占据相同或相近的位置，计算两组信息中相应位置上离散点之间的距离，从而确定机器人在道路中的位置。在该算法中采用直线道路模型等作为道路约束条件，分为初始检测和跟踪两部分，采用Hough变换提取特征直线，并且在道路边界跟踪算法部分利用序列道路图像之间的特征变化特点建立感兴趣区来限制检测区域，使得算法实时性得到提高。
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