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基于主被动视觉的障碍检测与机器人局部路径规划的中期报告
一、研究目的：本次研究旨在设计一种基于主被动视觉的障碍检测方法，并结合机器人局部路径规划实现自主避障功能。
二、研究内容：
1、主被动视觉的障碍检测方法
基于主被动视觉的障碍检测需要对机器人前方的场景进行实时分析，并将分析结果反馈给机器人控制系统。其中，主要包括两个方面的内容：图像特征提取和目标识别。
在图像特征提取方面，考虑使用边缘检测方法将图像中的障碍物边缘提取出来，并结合形态学处理对其进行优化。同时，在图像的前景和背景之间建立差分模型，用于检测前景中的障碍物。
在目标识别方面，可以采用基于深度学习的方法进行对象识别，以提高识别精度和效率。
2、机器人局部路径规划
机器人的局部路径规划主要是指在遇到障碍物时，机器人需要重新规划其行驶路径以避开障碍。在本次研究中，考虑使用人工势场法的方法进行避障，即将机器人看做一个带电荷的粒子，在遇到障碍物时产生排斥力，从而对机器人的行驶方向进行调整，以使其避开障碍物。
三、研究进展：
目前，我们已经完成了主被动视觉的障碍检测方法的初步实现，可以对一些简单场景中的障碍物进行较为准确的检测。同时，我们也初步实现了基于人工势场法的机器人局部路径规划算法，并进行了简单的实验验证。
四、研究展望：
在后续的研究中，我们将继续完善和优化主被动视觉的障碍检测方法，提高其鲁棒性和适用性。同时，我们也将进一步探索机器人局部路径规划算法，如引入遗传算法、强化学习等方法，以提高算法的效率和精度。