【摘 要】
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针对室内复杂环境下的移动机器人的定位问题,研究了一种能够适应空间狭小、特征点密集的环境的双目视觉定位方法。以基于扩展卡尔曼的同时定位与地图创建方法为基础,并为了克
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51409053);黑龙江省自然基金项目(E201414)
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针对室内复杂环境下的移动机器人的定位问题,研究了一种能够适应空间狭小、特征点密集的环境的双目视觉定位方法。以基于扩展卡尔曼的同时定位与地图创建方法为基础,并为了克服算法计算量过大(特征点数较多时)、关联脆弱等问题,设计了人工离线建立特征库的方法,并引入了稀疏性限制、稳健点筛选等改进措施,保证了特征库分布均匀、数量可控。实验结果表明:本文方法能够在复杂环境下实时定位,具有较高的可靠性和精度。算法通过引入了特征库定期更新策略来适应环境变化,从而可实现长期有效地定位。
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