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1）生成ROI圖像：圖像大小為720×1280p，相機垂直視場角θv=30°，其位置離地GZC = -0.86m，綜合考慮機器人移動速度及識別效率，視線Z遠處到相機的水平距離取YC = 15m，帶入公式（1）得，h = 0.393h0，因此ROI區(qū)域的G度為0.607h0到h0，寬度不變（圖 3.1（b））。

2）生成灰度二值圖：經(jīng)過灰度化、中值濾波等處理后，選擇權(quán)重系數(shù)graycoe=0.4，根據(jù)公式（2）計算分塊子圖像的灰度閾值，二值化結(jié)果如圖 3.1（f）。

3）生成組合二值圖：使用sobel算子提取車道線特征，并二值化處理，再與圖 3.1（f）做位與運算，除去噪聲，效果如圖 3.1（i）所示。

4）生成車道線特征圖：使用Hough變換提取圖像中直線特征，并對兩側(cè)車道線求均值得到中心線，得到圖 3.1（k）中的車道線特征圖。

5）相機位姿和道路寬度求解：在逆透視變換圖 3.1（l）中，取道路中心線兩端點，并根據(jù)式（3）-（7）得到相機姿態(tài)角θcam 和偏距dcam，及道路寬度wroad。

基于原始RGB圖像得到的機器人姿態(tài)及道路寬度信息，并在RVIZ中將結(jié)果可視化，圖 3.2展示了同時刻的機器人及道路狀態(tài)信息，與室內(nèi)廊道情況相似，構(gòu)造規(guī)劃地圖模型，其中紅色虛線部分表示視覺盲區(qū)。

圖 3.3（a）展示了室外道路寬度測算結(jié)果，均值4.2m，Z大偏差0.3m，圖 3.3（b）為機器人位姿變化曲線圖。整個曲線變化平滑，與機器人運動規(guī)律相符。故，實驗結(jié)果驗證了室外道路建模方法正確且可行，并具有良好的穩(wěn)定性和精度。

上述對障礙物、室內(nèi)廊道、室外道路建模實驗的測試結(jié)果，基于ZED-TX2平臺能夠?qū)崟r采集環(huán)境數(shù)據(jù)并生成輕量J地圖模型，驗證了第二章節(jié)中環(huán)境建模理論的正確性及可行性，為機器人運動規(guī)劃提供了基礎(chǔ)。