【摘 要】
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针对单目视觉机器人定位问题,提出一种基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的Monte Carlo自定位方法.应用改进的SIFT方法提取特征,既能保证对图像光强变化、尺度缩放、三维视角
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南工程学院计算机与通信学院,
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针对单目视觉机器人定位问题,提出一种基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的Monte Carlo自定位方法.应用改进的SIFT方法提取特征,既能保证对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性,又能减少SIFT算法产生的特征点及其抽取和匹配的时间.在机器人移动过程中,环境特征点的观测信息和里程计信息通过粒子滤波相融合,获得了更准确的环境标志点坐标.仿真实验结果验证了该方法的有效性.
In order to solve the problem of monocular vision robot localization, a Monte Carlo self-localization method based on improved SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is proposed.Improved SIFT method to extract features can not only guarantee the change of light intensity, scaling, The angle of view and the noise are invariable, and the feature points generated by the SIFT algorithm and the extraction and matching time are also reduced.In the process of robot movement, the observed information of the environmental feature points and the odometer information are fused through the particle filter to obtain more accurate Of the environment mark point coordinates.The simulation results verify the effectiveness of the method.
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