【摘 要】
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该文以微型移动机器人为平台,主要研究用于障碍物检测的被动立体视觉技术和目的地识别的图像字符识别技术.首先介绍了移动机器人的系统结构,包括美国TRC公司的MATLAB平台和用
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该文以微型移动机器人为平台,主要研究用于障碍物检测的被动立体视觉技术和目的地识别的图像字符识别技术.首先介绍了移动机器人的系统结构,包括美国TRC公司的MATLAB平台和用于障碍物检测的立体视觉系统,讨论了深度恢复的算法实现,包括变形校正、LoG滤波和SAD算法.其次,讨论了应用于移动机器人目的地识别的图像字符定位技术,分析了传统的基于数学形态学的字符定位方法的不足,提出了改进的方法.改进方法在预定位阶段使用了大均值模板和动态阈值,能够准确地检测出目标区域的自然形状,因此提高了精确定位时的定位精度,同时也能有效地将字符与噪声分离,因此适用的场合更广泛,而且定位的精度更高.建立的移动机器人视觉系统能够在简单的室内外环境中检测障碍物,同时还能够对图像中的字符进行识别,来实现机器人的定位和目的地的识别.
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