基于单目摄像头的人形机器人实时导航系统

提出一种用于室内环境下人形机器人的实时导航系统。首先基于颜色特征,把单目图像的像素点分类为地面和障碍物,并对各个障碍物的像素点进行聚类,以选择出它们最底部的像素点作为特征点。然后基于SVM(Support Vector Machine)算法,构造摄像头中实际点和像素点坐标的映射关系,并用均值场理论辅助SVM的学习过程。根据映射关系和特征像素点,就可以估计出障碍物与机器人的距离。最后根据距离信息,在离散化的运动空间中,一步一步规划出机器人的行走路径。在人形机器人DARWIN上对提出的方法进行了实现,实验结果显示了该方法的有效性。