1、機(jī)器視覺的研究涉及到模式識(shí)別、圖像處理、軟件工程等學(xué)科與技術(shù)，其相關(guān)研究越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的重視。通過視覺傳感器對(duì)周圍環(huán)境信息的理解是移動(dòng)機(jī)器人研究的核心問題之一，是移動(dòng)機(jī)器人完成自主導(dǎo)航與環(huán)境探索等任務(wù)的基礎(chǔ)，其中對(duì)室外復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的辨識(shí)與理解是該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。本文主要研究面向室外非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的自然場(chǎng)景理解問題。
　　 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)室外復(fù)雜場(chǎng)景圖像的有效辨識(shí)與理解，在完成室外環(huán)境圖像庫構(gòu)建的基礎(chǔ)上，提取出圖像庫中每個(gè)訓(xùn)練樣

2、本的穩(wěn)定有效圖像特征。本文研究中采用Flea2視覺系統(tǒng)對(duì)室外環(huán)境進(jìn)行圖像采集和相關(guān)圖像庫的構(gòu)建。利用高維濾波帶對(duì)圖像庫中的樣本進(jìn)行矢量化，并使用聚類學(xué)習(xí)算法提取出圖像的基本結(jié)構(gòu)特征Texton描述符。
　　 為了解決機(jī)器人在快速運(yùn)行狀態(tài)下的避障問題，同時(shí)彌補(bǔ)激光測(cè)距系統(tǒng)對(duì)障礙物區(qū)域可能出現(xiàn)的“誤判”與“漏判”，本文提出了一種室外動(dòng)態(tài)環(huán)境中的快速障礙物檢測(cè)方法。在利用Texton全局圖像直方圖對(duì)圖像場(chǎng)景進(jìn)行描述的基礎(chǔ)上，采用圖像全

3、局直方圖金字塔匹配方式來完成兩幅圖像場(chǎng)景問相似度的度量。為了適應(yīng)環(huán)境中多類物體并存的復(fù)雜情況，采用支持向量機(jī)(SVM)多類分類的方式來構(gòu)建多類別識(shí)別模型，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)室外動(dòng)態(tài)環(huán)境中障礙物的實(shí)時(shí)檢測(cè)。
　　 為了滿足移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航與環(huán)境探索任務(wù)的需求，自主系統(tǒng)對(duì)室外自然場(chǎng)景要具有理解與認(rèn)知能力。借鑒Boost算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類的已有研究結(jié)果，本文研究中完成了基于Texton描述符的語義性弱分類器和像素性弱分類器的提取，實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)