%0 Journal Article
%T 基于不确定性知识的实时道路场景理解
%A 吴东晖
%A 叶秀清
%A 顾伟康
%J 中国图象图形学报
%D 2002
%R 10.11834/jig.20020115
%X 由于室外机器人的工作环境非常复杂，因此机器人的视觉导航必须具有足够的智能和鲁棒性，为此，提出了一种基于不确定性知识的实时道路理解算法，该算法通过不确定性知识推理来融合多种信息和知识，以满足在复杂道路环境下的鲁棒性要求，它即使在有强烈阴影、水迹等干扰下也能给出比较好的结果；通过图象边缘信息的提取可以得到精确的道路边界，以满足视觉导航的精确性要求；同时在算法设计时，兼顾了实时性要求；使得算法得以实时实现，该算法已在实际的机器人上进行了测试，并得到了很好的结果。
%K 计算机视觉导航
%K 道路场景理解
%K 不确定性知识推理
%K 实时道路理解算法
%K 机器人
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20020115&flag=1