单目视觉里程计：基于SURF特征与极线约束的移动机器人定位方法

本篇论文研究关注的是"基于平面单应性的单目视觉里程计设计"，主要针对移动机器人领域的关键需求——准确获取位姿信息以实现避障功能。论文提出了一种创新的单目视觉里程计算法，旨在解决在移动机器人自主导航过程中，利用单目摄像机实时获取和处理位姿信息的问题。 在移动机器人领域，精确的位姿估计是至关重要的，因为这直接影响到其导航、避障和路径规划能力。传统的视觉里程计通常依赖于双目视觉技术，能提供六自由度的位姿信息，但双目系统存在标定复杂、成本较高且只能利用图像交集等问题。相比之下，单目视觉里程计则以其较低的成本和对硬件要求较低的优势吸引研究者关注。 论文的核心贡献在于提出了一种单目视觉里程计设计，利用Speeded Up Robust Features (SURF) 算法提取连续帧之间的图像特征点。SURF算法因其高效性和鲁棒性，在处理图像匹配时提高了准确性。为了克服路面特征点匹配难题，作者引入了极线几何约束，这有助于优化特征点的匹配过程，从而得到更精确的匹配结果。 通过计算平面单应性矩阵Hc，该算法将摄像机的内在参数、外在参数以及机器人实际的运动位姿变化结合在一起。在已知单目相机标定的情况下，可以从Hc中解算出移动机器人的旋转和平移变化[Rv Tv]。这种方法显著简化了位姿估计的过程，并且在保持高精度的同时，实现了算法的实时性能。 论文的研究对象是集美大学机械与能源工程学院的研究者赵黎明和陈宁，他们强调了这种单目视觉里程计设计的实用性，特别是在低成本和易部署的环境中，对于移动机器人避障和道路检测的应用具有重要意义。 这篇论文深入探讨了单目视觉里程计在移动机器人避障中的应用潜力，通过优化的特征点匹配方法和单应性矩阵计算，提供了一种经济且实时的解决方案，对于推进单目视觉导航技术的发展具有积极的推动作用。