一种基于BoW物体识别模型的视觉导航方法

摘要：

针对复杂的室内环境,提出一种新的动态环境下的移动机器人视觉导航方法.该方法以室内常见物体作为自然路标,通过单目视觉建立识别模型来认知环境中的各种物体.首先对室内常见物体建立图像库,并对库中的大量图像采集SIFT特征；然后通过BoW模型来描述各幅图像,针对每类物体利用线性支持向量机(SVM)训练出物体识别模型；最后借助交互的手绘地图描述室内环境,移动机器人从中获得辅助路径以及自然路标的大概位置,从而完成导航任务.通过大量实验,从自然路标变化、目的区域变化、手绘地图偏差等多角度验证该方法的鲁棒性.实验结果表明,该导航方法操作简单高效,并具有人机交互性强、动态环境下适应能力高的优点.

关键词：移动机器人、物体识别、手绘地图、视觉导航

所属期刊栏目：42

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60804063,61175091;江苏省自然科学基金资助项目BK2010403;图像信息处理与智能控制教育部重点实验室开放基金资助项目200902;东南大学优秀青年教师教学与科研资助计划资助项目3208001203;东南大学创新基金资助项目3208000501

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：393-398