一种面向移动机器人导航的自然路标提取方法

针对机器人定位和导航应用中人工路标存在的缺陷,设计了一种基于频域特性的显著性路标提取方法。该方法首先利用图像熵理论自适应选取因子平滑图像,随后在对立色彩空间上,利用频域显著性计算方法得到三通道色彩空间的显著图,并对其进行加权融合。同时考虑到路标一致性和噪声的因素,利用优化的K-means聚类结果,对最终的显著图进行掩膜操作,筛选出可供机器人导航应用的自然路标。实验验证了在常规环境下,相较于特征算子的直接匹配,视觉注意特征提取的显著像素达到了平均80%的检出率,并具有较高可重复性。后续基于自然路标的实际机器人导航实验进一步验证了方法的有效性。