提出一种用于室内环境下人形机器人的实时导航系统。首先基于颜色特征，把单目图像的像素点分类为地面和障碍物，并对各个障碍物的像素点进行聚类，以选择出它们最底部的像素点作为特征点。然后基于SVM（Support Vector Machine）算法，构造摄像头中实际点和像素点坐标的映射关系，并用均值场理论辅助SVM的学习过程。根据映射关系和特征像素点，就可以估计出障碍物与机器人的距离。最后根据距离信息，在离散化的运动空间中，一步一步规划出机器人的行走路径。在人形机器人DARWIN上对提出的方法进行了实现
