【摘 要】
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随着智能机器人、无人驾驶领域的迅速发展,机器视觉得到了广泛的应用。在机器人领域,视觉导航定位技术是一项关键的技术。以图像为输入信息,经过计算输出载体的位置信息的视
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随着智能机器人、无人驾驶领域的迅速发展,机器视觉得到了广泛的应用。在机器人领域,视觉导航定位技术是一项关键的技术。以图像为输入信息,经过计算输出载体的位置信息的视觉系统通常称为视觉里程计。视觉里程计框架是基于静态场景下搭建的,容易受动态特征的影响,当一幅图像中动态特征较多时无法输出精准的定位信息。本文研究了两种基于动态场景下滤除动态特征点的算法,应用在视觉里程计中,提高实时位姿解算的精度。本文首先研究了基于双目CCD摄像机的视觉里程计定位原理,然后对双目视觉解算位姿的过程和公式进行了推导,其中包括摄像机标定、三维信息重建、图像特征匹配,运动估计模型以及全局位姿更新方程。针对某些特定场景特征点不足导致系统丢帧问题,提出了一种自适应阈值的ORB特征提取方法。为克服场景中动态特征过多带来的误差,提出了基于RANSAC算法和基于支持向量机的目标识别算法的组合滤除方案。最后建立了基于动态场景下的实时视觉定位系统,使用KITTI数据集离线处理,分别在城镇道路和高速公路进行了实验分析。在多种场景下,使用ZED相机进行实时定位,并对实验误差进行了多方面的分析。实验结果验证了本文所研究的双目视觉系统的实用性。
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