文献类型：期刊文章

作　　者：吴东晖[1] 叶秀清[1] 顾伟康[1]

机构地区：[1]浙江大学信息与通讯工程研究所,杭州310027

出　　处：《中国图象图形学报（A辑）》

年　　份：2002

卷　　号：7

期　　号：1

起止页码：69-74

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSCD、CSCD2011_2012、核心刊

摘　　要：由于室外机器人的工作环境非常复杂 ,因此机器人的视觉导航必须具有足够的智能和鲁棒性 .为此 ,提出了一种基于不确定性知识的实时道路理解算法 ,该算法通过不确定性知识推理来融合多种信息和知识 ,以满足在复杂道路环境下的鲁棒性要求 ,它即使在有强烈阴影、水迹等干扰下也能给出比较好的结果 ;通过图象边缘信息的提取可以得到精确的道路边界 ,以满足视觉导航的精确性要求 ;同时在算法设计时 ,兼顾了实时性要求 ,使得算法得以实时实现 ,该算法已在实际的机器人上进行了测试 。

关 键 词：计算机视觉导航  道路场景理解  不确定性知识推理  实时道路理解算法  机器人

分 类 号：TP242.62] TP182]