基于图像表现特征的移动机器人视觉导航方法

1.一种基于图像表现特征的移动机器人的视觉导航方法，包括步骤：
移动机器人自动检测自然标识物；
对当前图像与样本库中的图像进行匹配，以确定当前位置。
2.按权利要求1所述的方法，其特征在于所述的检测自然标识物包括步 骤：
对由摄像头获取到的场景图像进行前期图像处理；
计算每一幅图像中的消失点，并得出相应的两条消失线；
通过边缘提取获取自然标识物的边缘线段；
计算这些自然标识物的垂直或者水平的边缘线段与消失线的交 点，并根据相应的交点进行标识物检测。
3.按权利要求1所述的方法，其特征在于所述的自然标识物包括门、柱 子或拐角等。
4.按权利要求1所述的方法，其特征在于所述的对当前图像与样本库中 的图像进行匹配包括步骤：
对获取的当前场景图像进行前期图像处理；
选取不同的描述图像表现特征的特征函数；
根据所选定的全局表现特征构建多维直方图来对图像进行全局表 现特征的描述；
依据当前图像获得的多维直方图与已有的场景图像样本库中的各 个样本进行匹配。
5.按权利要求4所述的方法，其特征在于所述不同的特征函数包括：COLOR 函数、ZC函数、TEX函数、GM函数或RANK函数。
6.按权利要求4所述的方法，其特征在于还包括评判两个直方图之间相 似度的函数。
7.按权利要求6所述的方法，其特征在于所述评判函数是下列公式： $d(I,J)=\underset{k}{\Sigma }(i_k\log \frac{i_k}{m_k}+j_k\log \frac{j_k}{m_k}),$ 其中 $m_k=\frac{i_k+j_k}{2},$ I和J是两个不同 图像的直方图，I＝{lk}，J＝{Jk}。
8.按权利要求1所述的方法，其特征在于还包括每一个被移动机器人主 动检测到的标识物在导航的图上定义为一个节点，而最后所有的节点将 按照实际工作场景中所对应位置之间的实际路径关系用线段连接起来， 构建成为一个拓扑式导航地图。

暂无