请描述在MATLAB中实现基于特征点匹配的视觉定位系统的步骤，并提供示例代码。

在机器人技术和计算机视觉领域，基于特征点匹配的视觉定位系统是一个广泛应用的成熟技术。为了帮助你更好地理解和实现这一系统，我推荐查看由Springer出版的专业书籍《MATLAB中机器人视觉与控制基础算法详解》。该书不仅涵盖了基础算法，还详细讲解了如何利用MATLAB这一工具进行实践。

参考资源链接：[MATLAB中机器人视觉与控制基础算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/55rzrxmshn?spm=1055.2569.3001.10343)

要在MATLAB环境下实现基于特征点匹配的视觉定位系统，首先需要进行以下步骤：
1. 准备工作：安装MATLAB软件，并确保拥有计算机视觉和图像处理工具箱。
2. 图像采集：使用摄像头或其他成像设备获取待定位场景的图像。
3. 特征提取：利用特征检测算法（如SIFT、SURF或ORB）从图像中提取特征点。
4. 特征匹配：通过特征描述符将当前图像中的特征点与参考图像或数据库中的特征点进行匹配。
5. 定位计算：根据匹配点的位置关系，计算出当前图像相对于参考图像或地图的位置和姿态。
6. 结果展示：在图像上标注匹配特征点，并展示定位结果。

示例代码如下（代码段简化，仅为示例）：

    % 假设已经加载了两幅图像img1和img2，并安装了图像处理工具箱
    % 检测并提取特征点
    points1 = detectSURFFeatures(img1);
    points2 = detectSURFFeatures(img2);
    
    % 计算特征点的描述符
    [features1, validPoints1] = extractFeatures(img1, points1);
    [features2, validPoints2] = extractFeatures(img2, points2);
    
    % 匹配特征点
    indexPairs = matchFeatures(features1, features2);
    
    % 提取匹配点坐标
    matchedPoints1 = validPoints1(indexPairs(:, 1), :);
    matchedPoints2 = validPoints2(indexPairs(:, 2), :);
    
    % 计算变换矩阵
    [tform, inlierIdx] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1, matchedPoints2, 'affine');
    
    % 使用变换矩阵进行图像校正并显示结果
    img2_corrected = imwarp(img2, tform, 'OutputView', imref2d(size(img1)));
    figure; imshowpair(img1, img2_corrected, 'montage');

上述代码使用了MATLAB的Computer Vision Toolbox中的函数来实现特征点检测、匹配和变换矩阵的计算。

为了进一步提升你的理解和实践能力，建议阅读《MATLAB中机器人视觉与控制基础算法详解》，该书不仅提供了理论知识，还包含了在线资源，使读者能够深入学习和实践相关算法。

参考资源链接：[MATLAB中机器人视觉与控制基础算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/55rzrxmshn?spm=1055.2569.3001.10343)