基于單目視覺的移動機器人定位算法研究.pdf

1、視覺傳感器具有感知速度快、魯棒性高、實現(xiàn)簡單等優(yōu)點，能夠為移動機器人提供豐富的圖像信息，對研究基于視覺系統(tǒng)的移動機器人定位具有重要意義。然而由于視覺傳感器獲取的圖像信息過于復(fù)雜，同時系統(tǒng)自身存在不穩(wěn)定性等因素，基于視覺系統(tǒng)的移動機器人定位仍然存在較多難點。為進一步使得機器人高效準(zhǔn)確的定位，本文主要就單目視覺移動機器人在環(huán)境中的定位問題展開各項研究。主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，簡述本課題的國內(nèi)外研究背景及意義，通過對理論知識和研究

2、現(xiàn)狀的分析，闡述移動機器人視覺定位算法現(xiàn)存在的各項技術(shù)問題，并建立基于視覺系統(tǒng)的移動機器人相關(guān)模型。
　　其次，針對SURF算法提取特征點數(shù)量大，當(dāng)圖像發(fā)生較大視角和噪聲變化時，提取特征點不穩(wěn)定的問題進行改進，提出利用雙樹復(fù)小波變換提取圖像低頻內(nèi)容，并將其作為改進算法的輸入圖像。通過采用3D非極大值抑制求取圖像不同尺度下的特征點，計算圖像Gaussian-Hermite矩，重新確定Hessian矩陣，檢測穩(wěn)定邊緣特征點，并通過MA

3、TLAB實驗仿真，驗證改進算法性能。
　　再次，針對圖像特征點提取與匹配實時性較差和正確匹配率低的問題，提出利用向量點積取代歐氏距離度量法衡量描述子間的相似度；為進一步提高搜索效率和精度，采用隨機KD樹算法對特征點進行匹配并通過PROSAC算法剔除誤匹配對。最后通過仿真實驗對改進算法性能進行驗證分析，驗證算法的有效性和實時性。
　　最后，結(jié)合自適應(yīng)粒子濾波算法，實現(xiàn)移動機器人在室內(nèi)環(huán)境中的視覺定位。針對粒子濾波算法計算復(fù)雜，