典型文献
一种抗阳光干扰的视觉机器人路径识别算法
文献摘要：
视觉机器人能够准确识别路径是其循迹导航的关键.针对全局动态阈值、双峰动态阈值路径识别算法无法应对阳光干扰的问题,提出了一种抗阳光干扰的路径识别算法.该算法基于图像的照射-反射模型,首先通过局部伽马矫正改善图像光照质量,再将其转换到对数域中获取图像梯度信息,以进一步削弱低频人射光量,达到抗阳光干扰的目的.然后合成4个检测方向的改进Sobel算子,并取无穷范数为最终梯度,以提高路径识别的准确性.最后通过局部动态窗口阈值法来匹配最佳阈值,以进一步提高抗阳光干扰能力.通过求取路径三角形的有向面积,以有向面积的正负、大小来判断路径走向与弯曲程度,并以此作为视觉机器人行进转向的控制依据.搭建机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)平台进行实验,实验结果表明该算法能够有效改善视觉机器人的抗阳光干扰能力,提高循迹的可靠性与鲁棒性.
文献关键词：
抗阳光干扰;视觉机器人;循迹导航;局部伽马矫正;对数域梯度
中图分类号：
作者姓名：
蒋林;刘林锐;周安娜;韩璐;李平原;邱存勇
作者机构：
西南石油大学电气信息学院,成都610500
文献出处：
引用格式：
[1]蒋林;刘林锐;周安娜;韩璐;李平原;邱存勇-.一种抗阳光干扰的视觉机器人路径识别算法)[J].现代制造工程,2022(07):43-49
A类：
抗阳光干扰,循迹导航,局部伽马矫正,对数域梯度
B类：
视觉机器人,路径识别,识别算法,准确识别,识别路径,动态阈值,双峰,换到,图像梯度,梯度信息,后合成,个检,Sobel,无穷,范数,提高路径,动态窗口,阈值法,最佳阈值,高抗,干扰能力,求取,三角形,正负,断路,弯曲程度,人行,机器人操作系统,Robot,Operating,System,ROS
AB值：
0.29829
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