基于特征模型的非结构化道路跟踪算法研究

鉴于室外自主移动机器人视觉导航的应用需求,提出一种提高非结构化道路跟踪准确性和鲁棒性的算法。首先,利用局部二值模式LBP的纹理特征和颜色特征建立道路区域的H-S-LBP特征模型,利用特征模型对视频序列图像进行反向投影,将图像分割为道路区域和背景区域。同时,采用卡尔曼滤波器更新道路特征模型。通过反向投影与特征模型更新的交替完成,实现非结构化道路跟踪。实际应用表明,提出的算法能够准确跟踪视频图像中道路区域,对复杂多变的室外环境适应性较强,道路边缘处区分度较高,满足实时性要求。