基于BoW模型的自然路標(biāo)識(shí)別及其在機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航中的應(yīng)用.pdf

1、隨著人口老齡化的加劇，移動(dòng)機(jī)器人走入家庭服務(wù)人類(lèi)的需求越來(lái)越迫切。而自主導(dǎo)航的魯棒性、高效性是制約移動(dòng)機(jī)器人走入家庭的重要因素。智能機(jī)器人的首要任務(wù)是能夠自主到達(dá)目標(biāo)區(qū)域，既有的導(dǎo)航方式往往難以勝任如今愈加多樣化的動(dòng)態(tài)室內(nèi)環(huán)境。為了克服以往導(dǎo)航方式成本高、對(duì)環(huán)境依賴(lài)性高的缺點(diǎn)。本文基于BoW模型提出了一種自然路標(biāo)導(dǎo)航方法，并模仿“尋人指路”的方式，設(shè)計(jì)了一種高效易操作的手繪地圖。
　　為了方便機(jī)器人定位，本文采用室內(nèi)常見(jiàn)的顯著物體

2、為自然路標(biāo)，并利用BoW模型實(shí)現(xiàn)自然路標(biāo)的識(shí)別。以顯著物體為路標(biāo)具有很多優(yōu)點(diǎn)：對(duì)局部遮擋具有較高的魯棒性；不需要改造環(huán)境；成本低廉。具體研究包括下面幾部分。
　　首先，在分析經(jīng)典BoW模型的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的SBoW算法。本文從三個(gè)方面改進(jìn)經(jīng)典的BoW算法：1.在經(jīng)典BoW模型的基礎(chǔ)上融合了特征點(diǎn)之間的空間關(guān)系，避免了經(jīng)典BoW算法忽略特征點(diǎn)空間分布特性的缺陷；2.提出了一種背景過(guò)濾的方法，降低背景對(duì)主體目標(biāo)的干擾；3.采用

3、更加高效的層次K均值聚類(lèi)，構(gòu)造BoW模型中的詞匯樹(shù)。通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)上的物體分類(lèi)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明改進(jìn)后的算法極大地縮短了聚類(lèi)時(shí)間，同時(shí)提高了物體識(shí)別率。
　　然后，本文提出了一種便于人機(jī)交互的“手繪地圖”幫助機(jī)器人在部分未知環(huán)境下快速導(dǎo)航。為了方便機(jī)器人獲得環(huán)境模型，本文從“尋人指路”方式中獲得啟發(fā)，設(shè)計(jì)了一種類(lèi)似的手繪地圖。手繪地圖中只標(biāo)注了自然路標(biāo)的大致位置，自然路標(biāo)代表的物體種類(lèi)以及導(dǎo)航路徑。對(duì)自然路標(biāo)的可靠識(shí)別、手繪地圖的表

4、示方式、基于路標(biāo)識(shí)別的視覺(jué)粗定位、避障導(dǎo)航4個(gè)方面進(jìn)行了研究，提出了一套完整的視覺(jué)導(dǎo)航算法。
　　最后，在Pioneer3移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了本文設(shè)計(jì)的基于自然路標(biāo)識(shí)別的視覺(jué)導(dǎo)航算法。通過(guò)真實(shí)環(huán)境下大量的實(shí)驗(yàn)，從不同角度驗(yàn)證導(dǎo)航算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，依靠本文設(shè)計(jì)的導(dǎo)航算法，機(jī)器人能夠從不精確的手繪地圖中獲取有效的導(dǎo)航信息，然后識(shí)別自然路標(biāo)達(dá)到視覺(jué)導(dǎo)航的功能。該導(dǎo)航方法體現(xiàn)了操作簡(jiǎn)單高效，人機(jī)交互性強(qiáng)，動(dòng)態(tài)環(huán)境下適應(yīng)能力高的