基于SVM的地面提取改进单目视觉测程精度

"一种利用地面区域提取和基于支持向量机的改进自适应卡尔曼滤波器提高单目视觉里程计精度的新方法" 在移动机器人导航领域，单目视觉里程计（Monocular Visual Odometry, VO）由于其硬件要求低、易实现而备受关注。然而，单目视觉里程计存在尺度模糊性问题，导致定位精度降低。本研究旨在解决这一问题，提出了一种创新的解决方案，结合了地面区域提取和基于支持向量机（SVM）的自适应卡尔曼滤波器。 首先，为了解决地面提取的问题，该方法摒弃了传统的同形学（Homography）应用，转而采用分水岭算法与边缘扩展方法（EEM）相结合的技术。分水岭算法是一种图像分割方法，能够有效地识别图像中的区域边界。边缘扩展方法则是在分水岭算法的基础上，通过检测和扩展边缘信息，更准确地定位地面区域，从而有助于提升对移动机器人运动的估计。 其次，针对卡尔曼滤波在实际场景中可能存在的发散问题，研究引入了基于SVM的改进自适应卡尔曼滤波器（SVMAKF）。卡尔曼滤波是经典的估计算法，能有效融合先验信息和实时观测数据，但在非线性或动态环境变化大的情况下可能会出现发散。SVM是一种监督学习模型，擅长处理非线性分类和回归问题。通过将SVM融入卡尔曼滤波框架，可以增强滤波器对环境变化的适应性，减少滤波过程中的误差积累，从而提高里程计的精度。 在实际的室外场景实验中，该方法被证明可以显著提高单目视觉里程计的精度。实验结果表明，地面区域的精确提取以及基于SVM的自适应滤波策略有效地减少了尺度模糊性带来的影响，提高了单目视觉里程计的定位准确性，这对于移动机器人在复杂环境下的自主导航具有重要意义。 该研究通过创新的地面提取技术和自适应滤波策略，解决了单目视觉里程计的尺度模糊性问题，提升了导航系统的性能。这一成果为移动机器人领域的视觉导航技术提供了新的思路和实践依据，对于推动相关领域的进步具有积极贡献。