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作者：罗通;王篮仪;
单位：三亚学院信息与智能工程学院;陈国良院士团队创新中心;三亚学院理工学院;
摘要：考虑双足自平衡移动机器人执行搜索任务时，仅仅以物体轮廓特征作为路径计算的基础，没有考虑可能对路径造成影响的边缘细节特征，易出现采集图像信息较少的问题，且由于搜索环境复杂，同时需要躲避障碍物，导致搜索路径较长、效率偏低。提出双足自平衡移动机器人全覆盖搜索任务轨迹择优方法。优化机器人视觉图像采集结果，并采用灰度变换函数对图像展开灰度变换，将双边滤波函数应用于Retinex算法中，取代传统算法中的高斯滤波，获得环境图像的反射分量，并通过下述公式加权融合处理R、G、B灰度值，获得双足机器人全覆盖搜索任务时保留了边缘且增强细节的图像，并将其输入至支持向量机，识别环境中的目标与障碍物。根据获取的环境信息建立模拟地图，构建机器人搜索任务的路径，通过蚁群算法获取最优路径。实验结果表明，所提方法能够躲避障碍物到达目标位置，且路径距离短、规划效率高。
关键词：双足自平衡移动机器人;;灰度变换函数;;Retinex算法;;目标搜索;;轨迹规划
基金资助：海南省自然科学基金资助项目(620QN287)
