【摘 要】
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视觉机器人能够准确识别路径是其循迹导航的关键。针对全局动态阈值、双峰动态阈值路径识别算法无法应对阳光干扰的问题，提出了一种抗阳光干扰的路径识别算法。该算法基于图像的照射-反射模型，首先通过局部伽马矫正改善图像光照质量，再将其转换到对数域中获取图像梯度信息，以进一步削弱低频入射光量，达到抗阳光干扰的目的。然后合成4个检测方向的改进Sobel算子，并取无穷范数为最终梯度，以提高路径识别的准确性。最后通
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（51702266）； 成都市科技项目（2022-YF05-00157-SN）；
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视觉机器人能够准确识别路径是其循迹导航的关键。针对全局动态阈值、双峰动态阈值路径识别算法无法应对阳光干扰的问题，提出了一种抗阳光干扰的路径识别算法。该算法基于图像的照射-反射模型，首先通过局部伽马矫正改善图像光照质量，再将其转换到对数域中获取图像梯度信息，以进一步削弱低频入射光量，达到抗阳光干扰的目的。然后合成4个检测方向的改进Sobel算子，并取无穷范数为最终梯度，以提高路径识别的准确性。最后通过局部动态窗口阈值法来匹配最佳阈值，以进一步提高抗阳光干扰能力。通过求取路径三角形的有向面积，以有向面积的正负、大小来判断路径走向与弯曲程度，并以此作为视觉机器人行进转向的控制依据。搭建机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）平台进行实验，实验结果表明该算法能够有效改善视觉机器人的抗阳光干扰能力，提高循迹的可靠性与鲁棒性。
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