一种抗阳光干扰的视觉机器人路径识别算法

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,以进一步削弱低频入射光量,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。