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基于kinect的视觉定位算法,2017 届学士论文毕业答辩,答辩人： 专 业：测控技术与仪器 导 师： 时 间：2017年5月31日,目 录,选题背景,导航控制算法研究,实验及结果分析,前景展望,1.1,选题背景,小范围内的室内环境或GPS精度达不到要求的地方，则只能采取相对定位的方法来实现局部区域的定位。移动机器人的自主定位算法是实现移动机器人真正自主导航的关键性技术。,1.3,kinect简介,图所示为kinect外观图，中间摄像头为彩色摄像头，左右两边分别为红外投影机和红外摄像头，在其底部有一个麦克风阵列，来确定发声物体的深度信息即距离。,2.1,核心原理图,2.1,算法总体思路,相机校准,特征点检测,特征点粗匹配,筛除误匹配特征点对,求解相机位姿,视觉里程计,2.2,摄像头校准,图1,2.3,特征点检测,SURF 特征点,2.4,特征点匹配,特征点匹配：将两幅图片中相似的特征点进行配对，本文中采取迭代最近点算法（ICP）来进行匹配。 并采用随机一致性算法（RANSAC）来去除两幅图像之间的误匹配。,特征点匹配,SURF特征点匹配,2.4,2.4,特征点匹配,经过筛除后的特征点匹配,2.5,计算相机的姿态,在SLAM中相机的位姿是用两个矩阵来表示的，一个是旋转矩阵R一个是平移矩阵T 两帧图像经过匹配之后利用PnP算法就可以计算出两帧图像之间的旋转和平移关系。,2.5,计算相机的姿态,结果,2.5,三维定位与建图,定位,视觉里程计结果,实际运动距离,偏移量,三,实验及结果分析,视觉里程计效果：文中机器人沿直线行走了4米的距离，视觉里程计与其真实的轨迹偏离大约27cm,其偏移误差约为5.88%。,实验效果视频演示,三,四,前景展望,1,数据十分巨大，计算机运算速度慢，造成实时性较差，算法需要优化
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