[发明专利]一种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法

说明书

本发明属于移动机器人视觉定位技术领域，具体涉及一种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法。本发明包括：(1)设置人工路标作为先验位置信息；(2)改进的MDGHM‑SURF特征匹配；(3)匹配点重心迭代算法消除误匹配；(4)垂直基线式双目全景系统三维逆光路成像测距；(5)全景三角定位；(6)预测检测窗口加快定位速度。本发明针对移动机器人室内自主定位问题，通过设置人工路标作为先验位置信息，采用改进的MDGHM‑SURF算法进行特征点快速检测，并通过特征匹配进行路标识别定位，由匹配点重心迭代算法减小匹配误差，提高路标中心的定位精度，由机器人运动状态预测路标检测区域，提高了运动中定位的快速性。

技术领域

本发明属于移动机器人视觉定位技术领域，具体涉及一种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法。

背景技术

移动机器人自主定位导航能力是衡量其智能化水平的关键因素，环境感知能力是移动机器人智能化的基础，一直是机器人领域一个的研究热点。室内定位方式比较成熟的是磁轨,但适用范围有限；RFID、蓝牙、WLAN等信号容易衰减,精度差；超声波容易受障碍物干扰、激光雷达成本太高；电机编码脉冲运动学定位存在累计误差，而全景视觉传感器具有探测范围广，获取信息量大、成像旋转不变性、快速、高精度等优点，恰好能够为自主移动机器人提供丰富的环境信息。

移动机器人定位路标有自然路标和人工路标两种，利用自然路标，例如采用双阈值FAST特征检测的SIFT描述算法,解决了在室内非结构化环境中的定位问题，但视觉路标库的采样规则难以满足。而应用路标定位则可通过设置人工路标，将任意环境结构化。针对移动机器人定位过程中视觉图像特征点提取与匹配数量较多，边缘特征点不稳定的问题，在Bay结合SIFT特征点提取过程,提出了一种加速的、具有特征鲁棒性的SURF算法。通过设置多个路标，利用改进SURF算法进行路标定位。根据垂直基线双目全景系统测量精度与基线距成正比、与测量距离平方成反比的特点，建立垂直基线的双目全景系统三维逆光路成像分析模型，通过双目全景视觉获取路标的相对距离和方位等深度信息，从而得到机器人本身的位置的移动机器人视觉定位方法，很好地解决了视觉机器人自主定位的关键问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法。

本发明的目的是这样实现的：

种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法，包括如下步骤:

(1)设置人工路标作为先验位置信息：

在未知非结构化环境中，根据SURF特征点提取算法，采集环境全景图像库测试，设计弱干扰匹配路标，在机器人工作环境内遮挡度低的一侧等间隔、等高设置两个以上不同特征的人工路标；

(2)改进的MDGHM-SURF特征匹配：

采用改进MDGHM-SURF算法进行路标特征匹配定位，对全景图像掩膜进行等间隔采样,并进行像素坐标变换，定义图像I(i,j)的(p，q)阶改进后离散Gaussian-Hermit矩为：

其中利用改进离散Gaussian-Hermit矩描述局部特征点，以描述特征点为中心，沿特征点主方向的正方形区域划分为若干个子区域，各区域获取多个采样点，在X和Y方向上分别描述；

(3)匹配点重心迭代算法消除误匹配：