基于单目视觉的移动机器人全局定位  

Monocular-Vision-Based Mobile Robot Global Localization

作　　者：厉茂海[1] 洪炳镕[1] 罗荣华[2] 蔡则苏[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001 [2]华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510640

出　　处：《机器人》2007年第2期140-144,178,共6页Robot

基　　金：国家863计划资助项目(2002AA735041);国家自然科学基金资助项目(69985002)

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.An environmental map built with monocular vision is used to implement mobile robot global localization. The feature matching is implemented with the KD-tree-based nearest search approach. The features are extracted with Scale Invariant Feature Transform （SIFF）, and discribed with highly distinctive multi-dimensional vector, making features be invariant to changes in illumination, scale, 3D viewpoint and noise. A robust localization based on RANSAC （RANdom SAmple Consensus） approach is presented. Experiments on robot Pioneer 3 with monocular CCD camera in our real indoor environment show that our method is of high precision and stability.

关 键 词：移动机器人 全局定位 KD树 特征提取 RANSAC 单目视觉 

分 类 号：TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]