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針對(duì)變電站巡檢機(jī)器人導(dǎo)航精度低與巡檢點(diǎn)識(shí)別魯棒性差的問(wèn)題，提岀一種采用動(dòng)態(tài)雙窗口的視覺(jué)導(dǎo)航與路徑特征識(shí)別方法。根據(jù)導(dǎo)航圖像匹配結(jié)果和相機(jī)位姿偏差動(dòng)態(tài)設(shè)置導(dǎo)航窗口，將圖像由傳統(tǒng)的紅綠藍(lán)顏色空間轉(zhuǎn)換為色調(diào)、飽和度和亮度顏色空間進(jìn)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(jiǎn)化為直線(xiàn)模型，使用最小二乘法擬合計(jì)算岀機(jī)器人與導(dǎo)航路徑的距離偏差，同時(shí)將全視野范圍作為特征識(shí)別窗口，根據(jù)路徑長(zhǎng)寬比改進(jìn)基于區(qū)域建議的 Faster r-cnn算法，最終完成對(duì)5種路徑特征的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在強(qiáng)光照和弱光照條件下，該方法所得巡檢機(jī)器人的直線(xiàn)跟蹤與曲線(xiàn)跟蹤偏差分別小于5mm和25mm，對(duì)5類(lèi)路徑特征的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98.6%，與傳統(tǒng)HoG+SVM目標(biāo)檢測(cè)方法相比，有效提高了導(dǎo)航精度和路徑特征識(shí)別魯棒性。
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