单目视觉里程计：移动机器人高精度定位的关键

视觉里程计在移动机器人中的应用是现代自主导航技术的关键组成部分，特别是在未知环境中的导航能力。本文由Lin Zhenfei撰写，导师为Gao Yuan，主要探讨了单目视觉里程计在移动机器人定位中的具体实现与优势。传统的里程计方法依赖于传感器测量，而视觉里程计则是利用计算机视觉技术，通过对单个摄像机拍摄的图像序列进行分析来估计机器人的位置和运动。 首先，作者对比了两种常见的图像特征提取算法：Harris角点检测和SIFT（尺度不变特征变换）。SIFT因其对光照变化和图像缩放的鲁棒性被选中，用于在连续的图像帧间寻找稳定的特征点匹配。这一步骤对于建立空间关系和确定位姿至关重要。 摄像机标定是视觉里程计的基础，它确保了图像坐标系与实际物理世界的对应。张正友标定方法在此发挥了重要作用，通过校准过程，作者能够获取到摄像机的内参和外参，这些参数对于后续的坐标变换和姿态估计至关重要。 单目视觉里程计的核心在于通过计算相邻图像帧之间的坐标变换，包括平移和旋转，来推断机器人车体的实际移动。这涉及到使用基本矩阵和本质矩阵来处理像素级的视差，以及通过三视图几何原理解决多视图问题。通过这些步骤，可以得出机器人在三维空间中的精确运动轨迹，从而提高定位的精度。 总结来说，本文研究了如何结合单目摄像头和计算机视觉技术，设计出一种高效且精确的视觉里程计系统，这对于移动机器人在复杂环境中实现自主导航具有显著的意义。视觉里程计的应用不仅提高了定位的准确性，还降低了对外部传感器的依赖，使得机器人在没有GPS或其他辅助导航系统的条件下也能实现可靠的导航。随着技术的进步，这种基于视觉的定位方法在未来有望进一步发展和完善。