《NAO机器人在特殊迷宫环境行走导航》
NAO机器人是一种小型仿人机器人，由法国Aldebaran Robotics公司研发，拥有57个自由度，适用于科研、教育和展示等领域。本文着重研究NAO机器人如何在没有外部辅助设备的情况下，在特定的迷宫环境中进行独立的行走导航。
迷宫导航是一项挑战，特别是对于机器人而言，因为它们需要在特征相似的交叉路口做出准确的决策。一些学者通过预先布置路标，如条形码，来帮助机器人定位，这种方法可以提供精确的室内导航，但要求路标识别的准确性和完整性。例如，条形码导航利用条形码的快速识别特性提高导航效率。然而，这种方法依赖于可靠的路标识别，错误或遗漏可能导致导航失效。
李超等人采用优化的图像特征识别算法来解决路标识别问题，提高了识别的可靠性。另外，有些研究者利用单目摄像头进行导航，但无法感知机器人与墙体间的距离，存在安全风险。为避免碰撞，可以采用视觉伺服导航技术，使NAO机器人能在长廊场景中安全行进。
本文针对NAO机器人的迷宫导航问题，首先分析了带有特殊标记的迷宫路口的特征，并借鉴经典的边缘检测式迷宫解谜策略。通过结合图像处理（如边缘检测和形状识别）和声呐传感器数据，构建了一种详细的行为策略。这种方法考虑了NAO机器人的传感器偏差和行走时可能出现的打滑等问题，以提高导航的可靠性。
实验环境是一个由绿色短绒地毯覆盖的地面和纯白色无标记墙壁组成的迷宫，墙壁之间狭窄，只在某些交叉路口设置有圆形标记物。所有导航程序都在NAO机器人的集成处理器上实时运行，依赖于其内置的摄像头和声呐传感器进行环境感知。
导航系统的工作流程包括：使用头部单目摄像头采集图像，处理图像以提取边界线和标记物轮廓，从而确定机器人的相对位置和路口类型；根据路口类型制定行走策略，并执行相应的导航动作。例如，通过边界线特征提取和霍夫变换检测到的线段，可以识别出迷宫中的路径和边界。
通过仿真和实际实验，提出的导航方法展示了NAO机器人在未知迷宫中的自主和可靠行走能力。这种方法不仅对NAO机器人迷宫导航提供了有效解决方案，也为其他类似系统的应用提供了参考。在未来的研究中，可以进一步优化图像处理算法，提高导航效率和鲁棒性，同时探索更复杂的迷宫环境适应性。
