[发明专利]一种基于SURF算子的闭环检测优化方法在审
| 申请号： | 201811063587.5 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN109191589A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 黎建军;齐强 | 申请（专利权）人： | 黎建军 |
| 主分类号： | G06T19/00 | 分类号： | G06T19/00;G06T7/90;G06T7/80;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 杨乐 |
| 地址： | 314001 浙江省嘉兴*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SURF算子的闭环检测优化方法，包括步骤：步骤一：使用张定友标定法对Kinect进行标定，获得RGB图像；步骤二：对获取的RGB图像运用SURF算法进行特征提取，获得点集；步骤三：采用最大相异系数对获得的点集进行筛选，获得筛选后的匹配点集；步骤四：对筛选后的匹配点集采用RANSAC算法进行优化，删除误匹配。本发明为了克服已有机器人定位与环境地图构建中定位一致性差，环境地图构建质量不高以及优化效率低的不足的问题，提供一种最大相异系数同优化RANSAC算法相结合来删除误匹配的方法，可提高机器人位姿一致性、环境地图构建质量以及闭环检测的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 环境地图构建 闭环检测 优化 匹配点集 算子 筛选 标定 点集 相异 匹配 删除 定位一致性 机器人位姿 特征提取 有机器人 准确率 | ||
【主权项】：
1.一种基于SURF算子的闭环检测优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：使用张定友标定法对Kinect进行标定，获得RGB图像；步骤二：对获得的RGB图像运用SURF算法进行特征提取，获得点集；步骤三：采用最大相异系数对获得的点集进行筛选，获得筛选后的匹配点集；步骤四：对筛选后的匹配点集采用RANSAC算法进行优化，删除误匹配。
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