动态环境中基于BoW物体识别的移动机器人视觉导航策略

本文主要探讨了一种创新的视觉导航方法，针对复杂的室内环境，该方法将移动机器人的导航任务转变为依赖于室内常见物体的识别过程。这种方法的核心是基于BoW（Bag of Words）物体识别模型，它在机器人视觉系统中发挥关键作用。 首先，研究者构建了一个包含大量室内常见物体图像的数据库，这些物体被视为自然路标。通过对这些图像采集SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征，提取出图像的关键视觉信息，这些特征具有很好的尺度不变性和旋转不变性，有助于识别不同视角和光照条件下的物体。 接着，利用BoW模型来对这些图像进行特征描述，将每个图像转化为一个单词袋，即将图像中的特征词汇统计分布作为一个特征向量。这有助于减少特征空间的维度，同时保持了图像的主要信息。对于每类物体，通过线性支持向量机（SVM）进行训练，形成针对各类物体的精确识别模型。SVM是一种强大的监督学习算法，能够有效地处理高维数据，并在许多分类问题中表现出良好的性能。 在实际应用中，移动机器人会借助交互式的手绘地图来理解室内布局。这种地图不仅包含了机器人预设的辅助路径，还标记了自然路标的大概位置。机器人通过实时更新的视觉信息与手绘地图的匹配，实现导航目标的定位和路径规划。 为了验证该方法的鲁棒性，研究人员进行了多方面的实验，包括考察自然路标的变化（如物体的移动或遮挡）、目的区域的变化以及手绘地图的精度误差等因素。实验结果显示，该方法操作简便，且在动态环境中展现出强大的适应性，能够有效应对环境变化，提高了导航效率和准确性。 本文提出的方法结合了视觉感知、机器学习和地图辅助，实现了移动机器人在复杂室内环境下的高效、稳定的导航，具有显著的人机交互优势和良好的动态环境适应能力，对于智能机器人技术的发展具有重要意义。