基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法

摘要：

针对传统移动机器人视觉图像分级匹配算法只能完成粗匹配,导致最终匹配精度较低、匹配时间较长等问题,提出一种基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法.首先,利用深度强化学习网络结构中的策略网络和价值网络,共同指导浮动图像按正确方向移至参考图像;其次,在粗匹配过程中通过设计奖赏函数,实现颜色特征粗匹配;最后,在粗匹配基础上,利用改进尺度不变特征变换算法提取待匹配的图像局部特征,按相似度进行移动机器人视觉图像分级匹配.实验结果表明,该算法可有效实现图像的粗匹配与精匹配,在不同视角与尺度情况下特征检测的稳定性均较高,匹配精度高、时间短,匹配后的图像质量较好,提高了移动机器人的实际应用效果.

关键词：深度强化学习、移动机器人、视觉图像、粗匹配、精匹配、奖赏函数

所属期刊栏目：61

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目LH2021F040

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：127-135