目录 引 言
1 地面上直线的投影特点
2 图像中直线的运动
3 实验分析
参考资料 1 D Khadraoui, C Debain, R Rouveure, et al. Vision-Based Control in Driving Assistance of Agriculture Vehicles. The International Journal of Robotics Research, 1998, 17(10):1040-1054
2 Tillett N D, Hague T, Marchant J A, A robotic system for plant-scale husbandry. J. Agric. Eng. Res., 1998, 69(2): 169-178
3 Aufrere R, Chapuis R, Chausse F. A dynamic vision algorithm to locate a vehicle on a nonstructured road. The International Journal of Robotics Research, 2000, 19(5): 411-423
4 Yi Ma, Jana Kosecka, Shankar S Sastry. Vision Guided Navigation for a Nonholonomic Mobile Robot. IEEE transaction on Robotics and Automation, 1999, 15(3):521-536
5张毓晋编著. 图像工程（下册）——图像理解与计算机视觉. 北京：清华大学出版社，2000 简单介绍 [摘 要] 室外场景一般比较复杂，直接影响着视觉导航轮式移动机器人路径探测的实时性和可靠性。本文根据轮式移动机器人运动特性，研究路径透视投影在图像中的运动规律，来减少路径探测时间以及克服阴影、振动等引起的可靠性问题。实验结果表明，该方法明显有效。

这是我师哥的论文，用来给大家参考，不然会侵权的

引 言 跟踪单目视觉系统识别出的路径目标是一种重要的室外轮式移动机器人的导航方式。路径目标可以是一些诸如车道线的人工标志线，也可以是道路的自然边缘线，在农业机器人导航中，一般为农作物或果树形成的行线等[1,2]。但是，室外场景投影图像比较复杂，各种不确定的外界环境因素，如阴影和不良路面等，以及机器人自身振动等引起的干扰较大，致使路径探测的实时性和可靠性都存在问题，这将会严重影响导航效果。 相对于单目视觉系统的图像采集频率，轮式移动机器人的位姿变化缓慢，相邻帧图像的内容改变较小，关联性大，因此，利用图像序列间的冗余信息来提高路径探测的实时性和可靠性已成为了一个具有很大潜力的途径。文献[3]就运用了图像序列的这种特点，预测出下一帧图像里道路原型区域的大致位置，以提供有益于分辨道路区域和非道路区域的启发性信息，在实时性和克服阴影方面都取得了较为满意的结果。但由于它仍然以视觉信息作为唯一的信息来源，当道路区域在视野中不能完整出现时，可靠性会受到影响。 在很多应用中，如农业机器人导航中，直线特征是路径一般具备的，或相对于轮式移动机器人的前进速度局部范围内近似成立。因此，本文将融合差分里程计等传感器信息，通过分析直线路径在图像序列间的运动规律，预测出路径在未来时刻的成像位置，以提高路径探测的实时性和可靠性。实际上，在机器人环境识别的实践中，多传感器信息融合是提高系统可靠性的一个普遍手段。在下文中，首先将分析地面上直线路径的投影特点，然后把差分里程计等传感器测出轮式机器人和路径间在机器人坐标系（导航坐标系）中的相对运动转换成计算机图像中的路径投影的运动，最后给出实验结果。 ......