基于視覺的移動機器人全局定位算法設計與實現(xiàn).pdf

1、移動機器人定位是移動機器人能夠完成自主導航的關鍵，針對移動機器人定位開展研究具有重要而且現(xiàn)實的意義。全局視覺定位方法在多移動機器人場景下具有經(jīng)濟高效等優(yōu)點而被廣泛應用。然而在全局視覺定位過程中，算法易出現(xiàn)姿態(tài)求解困難、實時性差等缺點。為解決上述問題，本文開展基于視覺的移動機器人全局定位算法設計與實現(xiàn)研究。主要從以下幾個方面開展：
　　首先，對實驗中使用的全局視覺定位原理進行了分析。通過對實驗中使用的攝像機進行標定，得到了攝像機的內(nèi)

2、參數(shù)和畸變參數(shù)，建立了圖像像素坐標系和世界坐標系之間的轉(zhuǎn)換關系，并使用得到的參數(shù)對攝像機成像進行了矯正。為后續(xù)完成移動機器人全局視覺定位實驗奠定了實驗基礎。
　　其次，針對Camshift算法無法求解移動機器人姿態(tài)角問題，以及其定位失敗時不能自動恢復的問題，提出了一種 Camshift組合 SIFT的定位方法。首先通過Camshift求解移動機器人位置坐標，隨后利用SIFT算法中特征點主方向角求解移動機器人姿態(tài)角，從而得到移動機器

3、人的位姿信息。當Camshift算法定位失敗時，使用SIFT算法對移動機器人進行定位并初始化其特征，然后再由Camshift進行定位。實驗驗證了該組合算法的有效性。
　　最后，針對Camshift組合SIFT算法實時性差問題，提出了一種使用BRISK特征對移動機器人進行定位的方法。首先對移動機器人模板和當前視頻幀進行 BRISK特征提取和匹配，然后使用特征點拓撲結構不變來篩選匹配的特征點，解決了錯誤特征點篩選困難的問題。在正確匹配