CAJ | 학술논문

提出了一种基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法.首先,根据较小偏差的原则提取运行路径中的关键引导点,以便将原始路径分成多段.然后,移动机器人在各段运行过程中,对预先绘制的于绘地图中对应的参考图像以及机器人摄像头实时采集到的图像信息进行匹配,这罩提出预测估计的方法估计当前视野中最可能存在的图像,以加速图像的匹配过程,并利用SURF (speeded up robust feature)算法检测图像的特征,依靠KD-Tree 方法快速求得匹配点,采用RANSAC (RANdom SAmple Consensus)算法求解参考图像与实时图像的投影变换矩阵H,进而得到参考图像在实时图像中的位置,并融合里程计数据,得到机器人的大致位置.再后,根据获得的机器人大致位置,计算下一段的运行方向,继续下一段运行,依此类推,直至运动到最后一段.最后,通过一系列的实验,验证了机器人在本文方法下不需要糈确环境地图及精确运行路径就能顺利导航,并能实时有效地避开动态障碍物.
제출료일충기우수회지도화로경적이동궤기인시각도항방법.수선,근거교소편차적원칙제취운행로경중적관건인도점,이편장원시로경분성다단.연후,이동궤기인재각단운행과정중,대예선회제적우회지도중대응적삼고도상이급궤기인섭상두실시채집도적도상신식진행필배,저조제출예측고계적방법고계당전시야중최가능존재적도상,이가속도상적필배과정,병이용SURF (speeded up robust feature)산법검측도상적특정,의고KD-Tree 방법쾌속구득필배점,채용RANSAC (RANdom SAmple Consensus)산법구해삼고도상여실시도상적투영변환구진H,진이득도삼고도상재실시도상중적위치,병융합리정계수거,득도궤기인적대치위치.재후,근거획득적궤기인대치위치,계산하일단적운행방향,계속하일단운행,의차유추,직지운동도최후일단.최후,통과일계렬적실험,험증료궤기인재본문방법하불수요서학배경지도급정학운행로경취능순리도항,병능실시유효지피개동태장애물.