【摘 要】
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本文提出了一种轻量级视觉信息指纹库的构建方法,面向室内应用场景中的服务类机器人,在不依赖外部硬件网络的条件下实现了快速精准的机器人视觉指纹定位。在室内进行图像指纹
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871054)
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本文提出了一种轻量级视觉信息指纹库的构建方法,面向室内应用场景中的服务类机器人,在不依赖外部硬件网络的条件下实现了快速精准的机器人视觉指纹定位。在室内进行图像指纹定位时,相邻位置的视觉信息重复性较高,容易导致指纹库庞杂且重复内容较多。本文针对视觉信息指纹库规模较大的问题,提出了高区分度视觉信息指纹点的稀疏化分布策略;针对指纹库中视觉信息冗余的问题,提出了指纹库去冗余的方案。通过图像特征尺度不变性的适用范围计算布设指纹点的合理距离,在保证定位效果的前提下减少指纹点数量。在采集指纹点处多方位的视觉信息后,通过特征提取算法构建视觉信息特征指纹库,并使用K-means聚类算法去除指纹库中冗余的视觉信息特征,最终构建出小规模、去冗余的轻量级的视觉信息指纹库。结合构建的轻量级视觉信息指纹库的特点提出了位置指纹点与指纹库的坐标轴映射方式与按照坐标轴检索的快速指纹检索策略,根据坐标匹配率计算位置坐标的置信度并完成加权定位。实验结果表明,在办公室场景中的平均定位误差为0.54米,平均定位时间为1.7秒。与图像特征指纹库相比,去冗余方案将指纹库的规模减小了约40%,定位时间缩短了约50%。
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