基于不确定性知识的实时道路场景理解

作     者：吴东晖 叶秀清 顾伟康 

作者机构：浙江大学信息与通讯工程研究所杭州310027 

出 版 物：《中国图象图形学报（A辑）》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2002年第7卷第1期

页      码：69-74页

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 。

主 题 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 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11834/jig.20020115

馆 藏 号：203335434...