【摘 要】
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目的为了进一步提高SLAM定位精度和小障碍物识别能力。方法采用SLAM与多目视觉结合的方法,首先构建AGV运动学模型,然后构建双目立体视觉模型,基于SURF＋RANSAC改进的分区域加权
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目的为了进一步提高SLAM定位精度和小障碍物识别能力。方法采用SLAM与多目视觉结合的方法,首先构建AGV运动学模型,然后构建双目立体视觉模型,基于SURF＋RANSAC改进的分区域加权算法,尽可能剔除冗余误匹配对,显著提高匹配精度。其次,在传统SLAM导航基础上融入单目视觉,实现关键工位点精确定位停靠,并给出二维码遮挡缺损情况下的解决方法,采用双目视觉实现距离实时测量。结果双目距离检测精度可达±1.88 mm,轨迹精度可以控制在±2 mm。结论融合SLAM和多目视觉可以有效提高导航定
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