基于特征匹配和卡尔曼滤波的机器人视觉稳像

摘要：

针对机器人视觉稳像问题,建立六参数仿射图像运动模型,给出其递推关系.设计基于梯度的KLT特征提取算法,根据最优绝对误差和进行特征点的匹配,利用超定的运动参数求解方程推导,得到有意运动参数的观测模型,并使用最小二乘法进行求解,对卡尔曼滤波后的运动参数和图像运动模型进行反向求解,实现含抖动视频的稳像补偿.在自主移动机器人平台上的实验结果表明,利用KLT算法得到的特征点分布更合理,速度更快,经相对参数滤波后的图像相比绝对参数滤波更平滑.

关键词：KLT算法、特征匹配、运动模型、卡尔曼滤波、稳像

所属期刊栏目：37

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50905170;浙江省自然科学基金资助项目Y1090042

在线出版日期：2012-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：194-196,199