基于視覺的移動機器人定位與地圖創(chuàng)建算法研究.pdf

1、隨著人工智能、計算機科學(xué)、傳感器技術(shù)等學(xué)科的快速發(fā)展，對移動機器人的自主化和智能化提出了更高要求。自主定位和環(huán)境地圖構(gòu)建是移動機器人執(zhí)行任務(wù)的前提和基礎(chǔ)。視覺傳感器憑借其獨特優(yōu)勢，使其在移動機器人導(dǎo)航領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注。但由于視覺信息處理的復(fù)雜性和不穩(wěn)定性，還存在許多亟待解決的難點和缺陷。本文針對移動機器人視覺匹配與地圖構(gòu)建算法進行了研究，并且在傳統(tǒng)方法基礎(chǔ)上進行了一些改進，主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，概述課題研究意義及背景

2、，分析了移動機器人的發(fā)展現(xiàn)狀、移動機器人視覺定位算法和地圖創(chuàng)建算法的研究現(xiàn)狀及存在的問題。同時闡述了移動機器人位姿模型、運動學(xué)模型、視覺傳感器模型和噪聲模型等，這些模型是移動機器人導(dǎo)航算法實現(xiàn)的平臺基礎(chǔ)。
　　其次，論述了移動機器人視覺定位應(yīng)用的尺度不變特征變換算法，針對移動機器人導(dǎo)航過程中基于尺度不變特征變換算法圖像匹配速度較慢，提出了基于減法聚類和二值化的改進尺度不變特征變換算法。通過仿真實驗對比，改進的尺度不變特征變換算法特

3、征提取速度和匹配精度更高。
　　再次，針對移動機器人基于拓?fù)涞貓D導(dǎo)航時要求圖像特征提取與匹配算法精度高，有較好的實時性和魯棒性，提出了基于融合特征的圖像匹配算法。該算法將基于局部特征的改進尺度不變特征變換算法和基于全局特征的改進形狀上下文算法相結(jié)合，從而達(dá)到優(yōu)勢互補的目的。實驗結(jié)果表明該算法在機器人基于拓?fù)涞貓D導(dǎo)航過程中，有效的提高了圖像匹配效率，降低了運行時間。
　　最后，針對移動機器人地圖創(chuàng)建問題，提出了基于多特征融合的