现代机器人技术在人工智能、计算机技术和传感器技术的推动下获得了飞速发展，其中移动机器人因具有可移动性和自治能力，能适应环境变化被广泛用于物流、探测、服务等领域。移动机器人的核心技术之一是导航技术，特别是自主导航技术。由于环境的动态变化和不可预测性、机器人感知手段的不完备等原因，使得移动机器人的导航难度较大，一直是人们研究的重点。

　　目前常用的一种导航方式是“跟随路径导引”，即机器人通过对能感知到某些外部的连续路径参考信息做出相应的反应来导航。如在机器人运动路径上敷设金属导线或磁钉，通过检测金属导线或磁钉的特征信息来确定机器人的位置。从导航的角度看，这种方法的优点是可靠性较高，但功能单一，如不能在行进的同时对目标进行识别、避障，对环境的适应能力较弱、灵活性较差、维护成本较高，因此限制了其在移动机器人中的应用。

　　随着计算机技术、数字图像处理技术及图像处理硬件的发展，基于计算机视觉的导航方式在机器人导航中得到广泛关注。在实际应用中，只需要在路面上画出路径引导线，如同在公共交通道路上画的引导线一样，机器人就可以通过视觉进行自主导航。相对于敷设金属导线、磁钉等方法，这种方法增强了系统的灵活性，降低了维护成本。视觉信息中包含有大量的数据，要从中提取有用的信息，需要复杂的算法及耗时的计算。如何保证视觉导航系统在正确理解路径信息的前提下仍具有较好的实时性和鲁棒性，是该方法要解决的核心问题。

1 视觉导航系统构成及工作过程

　　基于计算机视觉的移动机器人导航实验系统的硬件部分由计算机、USB接口的摄像头、LEGO实验用机器人组成。软件分为2部分，即图像处理和机器人运动控制。基于视觉导航的原始输入图像是连续的数字视频图像。系统工作时，图像预处理模块首先对原始的输入图像进行缩小、边缘检测、二值化等预处理。其次利用哈夫变换提取出对机器人有用的路径信息。最后，运动控制模块根据识别的路径信息，调用直行或转弯功能模块使机器人做相应的移动。整个工作流程如图 1所示。

1.1 视觉导航的图像预处理

　　目前图像采集设备都具有较高的空间和灰度分辨率，精度高、数据量大。