单目摄像头实时视觉定位算法：Harris-SIFT与定位系统设计

本文是一篇关于单目摄像头视觉定位系统设计的硕士学位论文，作者徐宁在导师陈卫东的指导下，针对移动机器人自主导航的关键技术——基于视觉信息的实时定位，进行了深入研究。论文的核心内容围绕视觉定位体系结构展开，该体系结构包括目标识别和跟踪定位两个主要模块。 在目标识别模块中，采用了Harris-SIFT特征提取算子，这是一种改进的SIFT算法，它在保持高精度的同时提高了算法的鲁棒性和实时性。论文详细阐述了Harris-SIFT特征的提取过程，包括数据库的建立、特征匹配、一致性检验和识别评估，强调了其在目标识别系统中的核心地位，确保了定位算法在复杂环境中的稳定运行。 跟踪定位模块则结合了KLT特征跟踪技术，通过双线程并行计算实现了实时性。此外，论文还讨论了共面POSIT位姿估计算法的应用，以及如何通过逆透视成像模型获取参考物体特征点的三维坐标，这要求对摄像机进行标定。 实验部分是论文的重要组成部分，通过对比Harris-SIFT与其他特征提取方法，验证了其在自然环境中的识别和检索性能。利用单目USB摄像头进行实时视频流采集，结果显示，该算法能够快速准确地识别出场景中的多个目标，满足了机器人快速运动和灵活性的需求。 本文的视觉定位体系结构设计注重了系统整体的鲁棒性、准确性和实时性，为移动机器人在室内外环境中的自主导航提供了一种有效的解决方案，同时也展示了视觉算法在工业领域的广泛应用潜力。