计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
2期
590-594
,共5页
移动机器人%视觉导航%特征检测%运动估计%随机采样一致算法
移動機器人%視覺導航%特徵檢測%運動估計%隨機採樣一緻算法
이동궤기인%시각도항%특정검측%운동고계%수궤채양일치산법
mobile robot%visual navigation%feature detection%motion estimation%RANdom SAmple Consensus (RANSAC) algorithm
为解决移动机器人视觉导航系统在进行机器人运动估计时使用传统运动估计算法计算时间较长而导致实时性较差的问题,提出了一种基于特征点分类策略的移动机器人运动估计方法.根据移动机器人视觉导航系统提供的特征点三维坐标计算出特征点与机器人的距离,从而将特征点分为远点与近点.远点对于机器人的旋转运动是敏感的,因此可用于计算移动机器人的旋转矩阵;近点对于机器人的平移运动是敏感的,因此可用于计算机器人的平移矩阵.仿真实验中,当远点与近点数为原特征点数目的30％时,基于特征点分类策略的运动估计计算精度与传统RANSAC算法相当,并能减少60％的计算时间.仿真结果表明,基于特征点分类策略的运动估计方法能在不降低计算精度的前提下有效减少计算时间,在特征点数目较多时也能很好地适应实时性要求.
為解決移動機器人視覺導航繫統在進行機器人運動估計時使用傳統運動估計算法計算時間較長而導緻實時性較差的問題,提齣瞭一種基于特徵點分類策略的移動機器人運動估計方法.根據移動機器人視覺導航繫統提供的特徵點三維坐標計算齣特徵點與機器人的距離,從而將特徵點分為遠點與近點.遠點對于機器人的鏇轉運動是敏感的,因此可用于計算移動機器人的鏇轉矩陣;近點對于機器人的平移運動是敏感的,因此可用于計算機器人的平移矩陣.倣真實驗中,噹遠點與近點數為原特徵點數目的30％時,基于特徵點分類策略的運動估計計算精度與傳統RANSAC算法相噹,併能減少60％的計算時間.倣真結果錶明,基于特徵點分類策略的運動估計方法能在不降低計算精度的前提下有效減少計算時間,在特徵點數目較多時也能很好地適應實時性要求.
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