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基于单目视觉的移动机器人全局定位

来源 :机器人 | 被引量 : 89次 | 上传用户：mars1998

【摘 要】

：

提出在基于单目视觉创建的环境地图中实现移动机器人全局定位.基于KD树的最近邻搜索实现特征匹配.应用尺度不变特征变换(SIFT)方法提取特征,并用多维向量描述,保证了对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性.提出了一种基于RANSAC的鲁棒定位方法.在实际室内环境Pioneer3机器人上进行的实验表明本文提出方法高效、可靠.

【作 者】

：

厉茂海 洪炳镕 罗荣华 蔡则苏 

【机 构】

：

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,华南理工大学计算机科学与工程学院

【出 处】

：

机器人

【发表日期】

：

2007年02期

【关键词】

：

移动机器人 全局定位 KD树 特征提取 RANSAC 单目视觉 mobile robot   global localization   KD-tree   f 

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提出在基于单目视觉创建的环境地图中实现移动机器人全局定位.基于KD树的最近邻搜索实现特征匹配.应用尺度不变特征变换(SIFT)方法提取特征,并用多维向量描述,保证了对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性.提出了一种基于RANSAC的鲁棒定位方法.在实际室内环境Pioneer3机器人上进行的实验表明本文提出方法高效、可靠.

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