摘要： 移动机器人障碍物检测是机器人避障和移动路径规划的基础，为了提高视觉机器人障碍物检测能力，尤其是障碍物识别能力，针对传统的灰度图像分割作为障碍物目标识别方法在某些环境下效果不佳的问题，提出一种基于彩色图像分割的障碍物检测方法。首先充分利用ＨＳＩ颜色模型中各个颜色分量的特征，再结合Ｏｔｓｕ自适应阈值方法进行对应空间的图像阈值分割。考虑到机器人工作环境下外界光照条件变化较大的特点，提出了对亮度空间Ｉ进行非线性指数变换处理的做法，以解决图像分割和障碍物识别易受光照变化影响的问题。实验结果证明了该方法的可行性和有效性，可为障碍物检测提供清晰准确的障碍物识别结果。