基于視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人全局定位算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人定位是移動(dòng)機(jī)器人能夠完成自主導(dǎo)航的關(guān)鍵，針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位開(kāi)展研究具有重要而且現(xiàn)實(shí)的意義。全局視覺(jué)定位方法在多移動(dòng)機(jī)器人場(chǎng)景下具有經(jīng)濟(jì)高效等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用。然而在全局視覺(jué)定位過(guò)程中，算法易出現(xiàn)姿態(tài)求解困難、實(shí)時(shí)性差等缺點(diǎn)。為解決上述問(wèn)題，本文開(kāi)展基于視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人全局定位算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)研究。主要從以下幾個(gè)方面開(kāi)展：
　　首先，對(duì)實(shí)驗(yàn)中使用的全局視覺(jué)定位原理進(jìn)行了分析。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)中使用的攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，得到了攝像機(jī)的內(nèi)

2、參數(shù)和畸變參數(shù)，建立了圖像像素坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，并使用得到的參數(shù)對(duì)攝像機(jī)成像進(jìn)行了矯正。為后續(xù)完成移動(dòng)機(jī)器人全局視覺(jué)定位實(shí)驗(yàn)奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。
　　其次，針對(duì)Camshift算法無(wú)法求解移動(dòng)機(jī)器人姿態(tài)角問(wèn)題，以及其定位失敗時(shí)不能自動(dòng)恢復(fù)的問(wèn)題，提出了一種 Camshift組合 SIFT的定位方法。首先通過(guò)Camshift求解移動(dòng)機(jī)器人位置坐標(biāo)，隨后利用SIFT算法中特征點(diǎn)主方向角求解移動(dòng)機(jī)器人姿態(tài)角，從而得到移動(dòng)機(jī)器

3、人的位姿信息。當(dāng)Camshift算法定位失敗時(shí)，使用SIFT算法對(duì)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行定位并初始化其特征，然后再由Camshift進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該組合算法的有效性。
　　最后，針對(duì)Camshift組合SIFT算法實(shí)時(shí)性差問(wèn)題，提出了一種使用BRISK特征對(duì)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行定位的方法。首先對(duì)移動(dòng)機(jī)器人模板和當(dāng)前視頻幀進(jìn)行 BRISK特征提取和匹配，然后使用特征點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變來(lái)篩選匹配的特征點(diǎn)，解決了錯(cuò)誤特征點(diǎn)篩選困難的問(wèn)題。在正確匹配