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基于SIFT算法的移动机器人同时定位与地图创建 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)方法,即在视角改变情况下,用SIFT算法对不同图像进行特征匹配,根据极线几何原理得到摄像头的旋转角度,将之与里程计的角度信息融合,从而实现较准确的自我定位与地图创建.实验表明:本方法利用电荷耦合器件(CCD)摄像头和里程计间内在的几何关系来实现SLAM,提高了低成本移动机器人的定位精度. 相似文献
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针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配.并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠. 相似文献
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