基于均匀分布特征的机器人归航

摘要：

提出一种考虑特征分布的局部特征提取算法,提取非结构化环境中符合各项同性分布的局部特征作为自然路标,使得基于行为的机器人能够利用这些路标实现高精度的视觉归航.以SIFT(scale invariant feature transform)算法为基础,通过改善局部特征的分布均匀性得到了UD-SIFT (uniform distribution-SIFT)算法,并提出一种新的评价标准对局部特征的分布均匀性进行评估.采用基于全景视觉的ADV (average displacement vector)和ALV(average landmark vector)方法,在室内、走廊和室外环境下进行归航实验,相对于原始SIFT算法,采用UD-SIFT算法时,归航的平均方向误差降低了25.01％以上.结果表明:本文算法有效改善了特征的均匀分布状况,提高了机器人的归航精度.

关键词：视觉归航、均匀分布、特征分布评价、SIFT特征、全景视觉

所属期刊栏目：35

分类号：TR24

资助基金：国家自然科学基金资助项目61175089,61203255;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目HEUCF110423,HEUCFZ1210,HEUCF041214

在线出版日期：2013-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：544-551