基于BoW模型的自然路標識別及其在機器人視覺導航中的應用.pdf

1、隨著人口老齡化的加劇，移動機器人走入家庭服務人類的需求越來越迫切。而自主導航的魯棒性、高效性是制約移動機器人走入家庭的重要因素。智能機器人的首要任務是能夠自主到達目標區(qū)域，既有的導航方式往往難以勝任如今愈加多樣化的動態(tài)室內(nèi)環(huán)境。為了克服以往導航方式成本高、對環(huán)境依賴性高的缺點。本文基于BoW模型提出了一種自然路標導航方法，并模仿“尋人指路”的方式，設計了一種高效易操作的手繪地圖。
　　為了方便機器人定位，本文采用室內(nèi)常見的顯著物體

2、為自然路標，并利用BoW模型實現(xiàn)自然路標的識別。以顯著物體為路標具有很多優(yōu)點：對局部遮擋具有較高的魯棒性；不需要改造環(huán)境；成本低廉。具體研究包括下面幾部分。
　　首先，在分析經(jīng)典BoW模型的基礎上，提出了一種改進的SBoW算法。本文從三個方面改進經(jīng)典的BoW算法：1.在經(jīng)典BoW模型的基礎上融合了特征點之間的空間關系，避免了經(jīng)典BoW算法忽略特征點空間分布特性的缺陷；2.提出了一種背景過濾的方法，降低背景對主體目標的干擾；3.采用

3、更加高效的層次K均值聚類，構(gòu)造BoW模型中的詞匯樹。通過在標準數(shù)據(jù)庫上的物體分類對比實驗，證明改進后的算法極大地縮短了聚類時間，同時提高了物體識別率。
　　然后，本文提出了一種便于人機交互的“手繪地圖”幫助機器人在部分未知環(huán)境下快速導航。為了方便機器人獲得環(huán)境模型，本文從“尋人指路”方式中獲得啟發(fā)，設計了一種類似的手繪地圖。手繪地圖中只標注了自然路標的大致位置，自然路標代表的物體種類以及導航路徑。對自然路標的可靠識別、手繪地圖的表

4、示方式、基于路標識別的視覺粗定位、避障導航4個方面進行了研究，提出了一套完整的視覺導航算法。
　　最后，在Pioneer3移動機器人平臺上實現(xiàn)了本文設計的基于自然路標識別的視覺導航算法。通過真實環(huán)境下大量的實驗，從不同角度驗證導航算法的有效性。實驗結(jié)果表明，依靠本文設計的導航算法，機器人能夠從不精確的手繪地圖中獲取有效的導航信息，然后識別自然路標達到視覺導航的功能。該導航方法體現(xiàn)了操作簡單高效，人機交互性強，動態(tài)環(huán)境下適應能力高的