一種單目視覺下的同時定位與環(huán)境特征構(gòu)建.pdf

1、隨著工業(yè)技術(shù)和計算機運算速度的快速發(fā)展，移動機器人的研究也得到了飛速的發(fā)展。移動機器人的研究涉及各個領(lǐng)域，包括智能控制技術(shù)、計算機技術(shù)、模式識別和人工智能等等，這些學科的飛速發(fā)展也促進了移動機器人的發(fā)展。同時激光測距儀，聲納，雷達，GPS等先進傳感器的在移動機器人的開發(fā)上也得到了廣泛應用。移動機器人的研究引起了中外學者的重視，各大高校都對移動機器人應用開展了研究，取得了很多成果。
　　 隨著圖像采集設備精度的提高和成本的下降，視

2、覺傳感器在機器人應用日益受到關(guān)注，基于視覺技術(shù)的移動機器人越來越多的出現(xiàn)?；谝曈X信息的自主移動機器人的難點在于如何提高視覺系統(tǒng)的魯棒性，以適應環(huán)境的變化，如何從單個攝像頭獲取圖像信息，處理后準確恢復深度信息，以確定機器人自身位姿，如何解決該過程中的實時性問題，以實現(xiàn)機器人自身運動的快速性和靈活性，本文主要針對這方面進行了研究，設計了相應的方法。
　　 本文主要對移動的單個攝像頭的自定位和環(huán)境特征構(gòu)建進行了研究，設計了一種單目視

3、覺定位和構(gòu)建環(huán)境特征的方法。在本文中利用Harris-SIFT特征提取算法提取環(huán)境特征，同時建立環(huán)境特征庫，利用RANSAC找出仿射矩陣，得到實時圖像中特征點和特征點數(shù)據(jù)庫中相應特征點的相對位置，同時結(jié)合擴展卡爾曼濾波實現(xiàn)攝像頭的自定位和構(gòu)建環(huán)境特征。文章首先對視覺問題進行了描述，接下來介紹了視覺定位關(guān)鍵技術(shù)和視覺定位研究狀況。在此基礎(chǔ)上引出了本文研究的重點。接下來對本文研究的關(guān)鍵技術(shù)進行了詳細闡述，包括Harris-SIFT特征提取和