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基于单目视觉的机器人Monte Carlo自定位方法
引用本文:刘洞波,喻妙华.基于单目视觉的机器人Monte Carlo自定位方法[J].控制与决策,2010,25(2):251-254.
作者姓名:刘洞波  喻妙华
作者单位:1. 湖南大学电气与信息,_T 程学院.长沙410082;2.湖南工程学院计算机与通信学院.湖南湘潭411101
2. 湖南工程学院计算机与通信学院.湖南湘潭411101
基金项目:湖南省教育厅科研基金项目(08C224);;湖南省自然科学基金项目(05JJ40093)
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  
收稿时间:2009/2/17 0:00:00
修稿时间:2009/4/22 0:00:00

Monocular Vision based Monte Carlo Localization for Mobile Robot
LIU Dong-bo,LIU Guo-rong,YU Miao-hua.Monocular Vision based Monte Carlo Localization for Mobile Robot[J].Control and Decision,2010,25(2):251-254.
Authors:LIU Dong-bo  LIU Guo-rong  YU Miao-hua
Affiliation:1.College of Electrical and Information Engineering/a>;Hu'nan University/a>;Changsha 410082/a>;China/a>;2. Department of Computer and Communication/a>;Hu'nan Institute of Engineering/a>;Xiangtan 411104/a>;China.
Abstract:To deal with the localization problem of robot equipped with monocular camera,a Monte Carlo method based on scale invariant feature transform (SIFT) is proposed. The features are extracted by modified SIFT to make the features invariant to changes in illumination,scale,3D viewpoint and noise,and to reduce the number of features generated by SIFT as well as their extraction and matching time. During robot motion,the information from feature observations is fused with that from the odometry by particle filter...
Keywords:Mobile robot  Monte Carlo localization  Monocular vision  Scale invariant feature transform  
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