文 献 综 述
摘要：随着机器人技术的快速发展，其被逐渐应用于各个领域。移动机器人是机器人的重要分支，常工作于室外的非结构环境下，如用于搜索、安全巡护、救援的机器人以及林业、农业机器人等。移动机器人在作业时会遇到不同类型的路面，如泥土路、柏油路、砂石路、草地等，在不同的路面上行驶时，由于轮胎的附着力不同，时常会产生不同程度的打滑，势必会影响机器人行驶的稳定性，而提前识别该打滑率，能有效提高机器人的工作效率。基于提取出的路面的相应特征，设计分类器，便可以实现对不同的路面的分类处理。视觉传感器是机器人常使用的传感器之一，基于机器视觉信息进行路面识别是最有效的方法。
关键词：图像处理、特征提取、路面识别
- 路面图像特征的提取
室外环境的路面类型有多种，如草地、水泥路、土路、鹅卵石路、柏油路、砖路等。不同材质结构的路面经机器人视觉系统利用感光器采集之后量化成不同的颜色，具有不同的颜色特征；路面的纹理特征能较好地反映路面组织结构的排列信息，二者在对图像识别中表现出不同的特质，本研究融合路面图像的颜色及纹理特征对路面类型进行识别。
1.1颜色特征提取：
不同材质组成的路面有着不同的色彩，色彩差异较大的路面易被识别，如绿色的草地、黄褐色的土路、彩色的砖路等，但路面若受到光照和阴影的影响，其色彩会发生改变。视觉信息中颜色空间常用的有RGB和HSV形式。
研究表明，HSV颜色空间各属性之间具有较好的视觉感知独立性，可以感知各颜色分量的连续变化，能比较好的区分不同颜色。因此，本研究选用HSV空间颜色矩方法提取颜色特征。视频图像的采集和显示是由安装在机器人上的CCD摄像机完成的，图像采集方式为方形点阵的均匀采样，采样图像默认的颜色空间为RGB格式。若给定RGB颜色空间的某像素点(r,g,b)，则将其转换到HSV颜色空间对应的颜色点(h,s,v)，其转换公式为：
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