基于单目视觉的机器人Monte Carlo自定位方法
来源期刊：控制与决策2010年第2期
论文作者：刘洞波 刘国荣 喻妙华
文章页码：251 - 254
关键词：移动机器人;Monte Carlo定位;单目视觉;尺度不变特征变换;
摘 要：针对单目视觉机器人定位问题,提出一种基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的Monte Carlo自定位方法.应用改进的SIFT方法提取特征,既能保证对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性,又能减少SIFT算法产生的特征点及其抽取和匹配的时间.在机器人移动过程中,环境特征点的观测信息和里程计信息通过粒子滤波相融合,获得了更准确的环境标志点坐标.仿真实验结果验证了该方法的有效性.
刘洞波1,2，刘国荣1,2，喻妙华2
1. 湖南大学电气与信息工程学院2. 湖南工程学院计算机与通信学院
摘 要：针对单目视觉机器人定位问题,提出一种基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的Monte Carlo自定位方法.应用改进的SIFT方法提取特征,既能保证对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性,又能减少SIFT算法产生的特征点及其抽取和匹配的时间.在机器人移动过程中,环境特征点的观测信息和里程计信息通过粒子滤波相融合,获得了更准确的环境标志点坐标.仿真实验结果验证了该方法的有效性.
关键词：移动机器人;Monte Carlo定位;单目视觉;尺度不变特征变换;
