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針對變電站巡檢機器人導(dǎo)航精度低與巡檢點識別魯棒性差的問題，提岀一種采用動態(tài)雙窗口的視覺導(dǎo)航與路徑特征識別方法。根據(jù)導(dǎo)航圖像匹配結(jié)果和相機位姿偏差動態(tài)設(shè)置導(dǎo)航窗口，將圖像由傳統(tǒng)的紅綠藍顏色空間轉(zhuǎn)換為色調(diào)、飽和度和亮度顏色空間進行灰度圖重構(gòu)，利用分區(qū)自適應(yīng)閾值分割算法提取導(dǎo)航路徑并將其簡化為直線模型，使用最小二乘法擬合計算岀機器人與導(dǎo)航路徑的距離偏差，同時將全視野范圍作為特征識別窗口，根據(jù)路徑長寬比改進基于區(qū)域建議的 Faster r-cnn算法，最終完成對5種路徑特征的識別。實驗結(jié)果表明，在強光照和弱光照條件下，該方法所得巡檢機器人的直線跟蹤與曲線跟蹤偏差分別小于5mm和25mm，對5類路徑特征的平均識別準確率達到98.6%，與傳統(tǒng)HoG+SVM目標檢測方法相比，有效提高了導(dǎo)航精度和路徑特征識別魯棒性。
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