SLAM技術(shù)中聲吶圖像的特征提取.pdf

1、SLAM技術(shù)是指移動(dòng)機(jī)器人的同步定位與導(dǎo)航，簡(jiǎn)單理解為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的同時(shí)觀測(cè)周?chē)h(huán)境，機(jī)器人應(yīng)用運(yùn)動(dòng)信息和周?chē)h(huán)境信息估算自己的運(yùn)動(dòng)軌跡。機(jī)器人觀測(cè)的環(huán)境信息是機(jī)器人對(duì)周?chē)h(huán)境提取的特征。提取的環(huán)境特征是否適合，影響著SLAM技術(shù)的準(zhǔn)確性和效率。因此，本論文的研究重點(diǎn)是，在SLAM技術(shù)中圖像特征提取的相關(guān)內(nèi)容。
　　論文研究了SLAM算法的相關(guān)理論，建立了基于EKF的SLAM算法仿真模型。結(jié)合側(cè)掃聲吶的成像特點(diǎn)，研究了圖像特征提取、

2、圖像分割等相關(guān)內(nèi)容。
　　首先，在SLAM算法基礎(chǔ)理論部分，論文討論了SLAM算法的研究?jī)?nèi)容及系統(tǒng)模型，說(shuō)明了SLAM算法的可行性，分析了基于Hough變換的直線(xiàn)特征和基于SIFT算法的點(diǎn)特征這兩種特征提取方法。結(jié)合本文所用側(cè)掃聲吶圖像的實(shí)際特點(diǎn)，確定本文所采用的特征提取方式。
　　隨后，論文進(jìn)一步研究側(cè)掃聲吶圖像特征提取的相關(guān)內(nèi)容。根據(jù)本文采用的聲吶圖像，提出先分割目標(biāo)物再提取特征點(diǎn)的實(shí)施思路。在圖像分割部分，論文討論了現(xiàn)

3、行的分割算法，采用以影區(qū)為起點(diǎn)尋找目標(biāo)物邊界的方式。在這里，論文利用紋理特征實(shí)現(xiàn)邊界的區(qū)分。在特征提取部分，論文詳細(xì)分析了基于SIFT算法的點(diǎn)特征提取理論。在MATLAB平臺(tái)上實(shí)施對(duì)已分割目標(biāo)物的SIFT點(diǎn)特征提取。
　　下一步，是建立基于EKF的SLAM算法模型。論文建立了兩種SLAM算法模型，即直線(xiàn)規(guī)劃模型和有目的規(guī)劃模型。說(shuō)明了SLAM算法的優(yōu)點(diǎn)與特性。同時(shí)為聲吶圖像提取的特征提供一個(gè)驗(yàn)證平臺(tái)。
　　最后，利用對(duì)海底地