移动机器人单目视觉定位：地面特征与M-estimation算法

本文介绍了基于地面特征的移动机器人单目视觉里程计算法，旨在解决移动机器人的定位问题。该算法利用单目相机捕获的图像，通过假设地平面为一个平面来简化定位问题。 首先，算法采用了KLT（Lucas-Kanade Tracker）角点检测与跟踪技术。KLT是一种广泛用于图像序列中特征点跟踪的方法，它能够有效跟踪图像中的稳定特征点，即使在光照变化或轻微运动模糊的情况下也能保持良好的性能。在移动机器人的场景中，这些特征点帮助算法识别和关联不同帧之间的相同地面区域。 接着，基于平面的单应性关系被用来建立位姿估计模型。单应性矩阵是描述二维图像间对应点之间关系的一种几何变换，尤其适用于平面场景。在地平面假设下，单应性矩阵可以用来计算机器人相对于地平面的旋转和平移，从而估计其位姿。 为了初步定位，算法在随机抽样一致性（RANSAC）框架下运行。RANSAC是一种常用的鲁棒估计方法，用于在包含噪声和异常值的数据中找到最佳模型参数。在这个过程中，算法会试图剔除非地面特征，以减少由非地面物体引起的定位误差。 随后，引入角点特征的三角形结构来估算平面参数差异。这种方法利用三角测量原理，通过相邻帧间特征点的距离变化来估计深度信息，进一步提高定位精度。结合M-estimation算法，它可以有效地处理异常值，去除非地面特征信息的影响，提高定位的可靠性。 实验结果表明，该算法在室内环境中具有良好的效果和可行性，证明了这种方法对于移动机器人导航和定位的有效性和实用性。该算法特别适用于资源有限、无法使用激光雷达或其他高精度传感器的移动机器人系统。 关键词：机器视觉、移动机器人、单目视觉、单应性、位姿估计 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A doi:10.3788/AOS201535.0515002 这个算法的创新点在于巧妙地结合了地平面假设、KLT角点跟踪、单应性模型、RANSAC以及M-estimation，实现了在复杂室内环境中对移动机器人的高精度定位。这种方法对于自主导航和避障具有重要意义，可以应用于服务机器人、仓储自动化和搜索救援等场景。