由于恶劣的工作环境,机器人视觉系统非常容易遭受污染,影响正常工作。因此,亟需有关视觉系统清洁的解决方案。本课题设计了用于移动机器人视野自动清理的视觉反馈系统。首先,根据任务要求搭建基于嵌入式系统的移动机器人平台,配合个人计算机为后续实验研究提供支持。整个平台硬件部分需要完成的工作包括摄像头、嵌入式系统载体和控制器的选定等;软件部分需要完成的工作包括嵌入式系统的建立、视频流传输以及无线通信等功能的实现。其次,提出复杂环境下,移动机器人视野中污染物的延时自动提取算法,包括采用累积帧差法分离污染物与背景,并通过分析累积帧差图像的灰度直方图升降趋势判断是否存在污染物,采用Otsu法自适应阈值分割目标污染,实现污染物的自动提取。对目标污染物区域进行数学形态学操作,去除噪点填充孔洞。分析污染物连通性,通过提取污染物外轮廓的方法将污染区域变为单连通区域,并求取单连通区域的三种外界多边形作为参考待清洁区域。通过剪影矩计算待清洁区域的面积和形心。第三,分析污染物清洁路径优化问题,以清洁路线总长度作为标准,比较各种外接多边形的清洁效率。清洁路线总长度可分为实际清洁路线长度和空行程长度两部分。根据外接多边形面积计算实际清洁路线长度。空行程长度优化属于旅行商问题,针对不同外接多边形设计清洁路径,并采用基于最近邻点的粒子群算法优化空行程长度。采用张氏标定法获取摄像机内参数,通过坐标变换列出有关污染物三维坐标的方程组。在VC环境下调用Matlab计算引擎求解方程组,对污染物进行定位并建立镜头罩以及污染物三维模型,将不同外接多边形反投影至三维空间进行分析比较。最后,通过实验研究在相同速度条件下摄像机的平扫、水平和推拉三种运动形式对污染物自动提取算法的影响,并对算法做出适当改进。将清洁路径优化与污染物自动提取相结合,应用于移动视器人,验证本文所提方法的有效性。