基于核心区域信息与经验知识的道路理解算法--【汉魅HanMei—课程讲义分享】.pdfVIP

维普资讯 第27卷第4；}Ij 2005年7月 机器人 ROBOT ~oJi．27，No．4 uly，2005 文章编号 ：1002-0446(2005)04-0296-05 基于核心区域信息和经验知识的道路理解算法 吴树锋 ，傅卫平，杨 静，李德信 ，谢 敬 (西安理工大学机械与精密仪器工 学院，陕西 西安 710048) 摘 要：针对户外移动机器人视觉导航，提出了一种基于核心区域和经验知识的道路理解算法．本算法引入 核心区域信息融合经验知识加强道路理解的准确性，引人时间影响因子增强道路理解系统的鲁棒性．根据模糊原 理对于不同的区域赋予相应的道路颜色隶属度，为安全度要求不同的机器人导航提供更为精确的信息．算法设计 中通过优化算法 ，兼顾 了导航的实时性要求． 关键词：视觉导航；核心区域；时间影响因子；隶属度；实时 中图分类号 ： TP24 文献标识码 ： B A RoadUnderstandingAlgorithm BasedonKernelRegion Information andGeneralKnowledge WU Shu—feng，FU Wei—ping，YANGJing，LIDe—xin，XIEJing (SchoolofMachineryandPrecisionInstrumentEngineering，XianUniversit)ofTechnology，Xian710048，China) Abstract：Aimingatvisualnavigationofmobilerobotsinoutdoorenvironment，aroadunderstandingalgorithm basedon thekernelregioninformationandgeneralknowledgeispresented、Intkisalgorithm ，kernelregioninfomr ationandgeneral knowledgeareusedtoimprovetheaccuracyofroadunderstanding，nadtime—concerningimpactfactorisusedtoimprovethe robustnessofthealgorithm．Basedon fuzzytheory．thedegreesofmembershipofroadcolorraeallocatedtoeachsub—re— ion，SOrriorepreciseinfomr ationca／lbeofferedforrobotnavigationwith differentdegreesofsafety．Thisalgorithm iswell designedwithoptimizationalgorithm，takingthereal—fimenessofnavigationintoconsideration． Keywords：visual navigation；kernelregion；time—concerningimpactfactor；dergeeofmembership；real—time l 引言 (Introduction) 基一梅隆大学的Crisman等采用彩色模型晖的方法 进行了基于视觉 的道路识别研究 。j，但是他们 的 目前利用图像特征进行道路识别的分割方法主 研究没有涉及路面上 阴影 的影响和阴影的