为提高机器人在移动路径中对道路坡度的估计精度,提出一种面向应用的RGB-D(red green blue-depth)机器人融合型道路坡度估计方法。首先,引入随机采样一致性算法完成点云处理;其次,采用改进型平面拟合方法完成法向量估计;最后,采用余弦...为提高机器人在移动路径中对道路坡度的估计精度,提出一种面向应用的RGB-D(red green blue-depth)机器人融合型道路坡度估计方法。首先,引入随机采样一致性算法完成点云处理;其次,采用改进型平面拟合方法完成法向量估计;最后,采用余弦聚类及累加平均方法实现高精度道路坡度估计。实验结果表明,该算法在数据集下相较最小二乘法与稀疏子空间法,估计误差分别降低1.21%、2.13%,在实际环境下较最小二乘法平均误差降低1.43°,这证明了所提方法的可行性和准确性。展开更多
针对目前图像配准算法存在的配准时间较长、配准正确率低等问题,本文提出一种基于改进分层随机选择一致性(Stratified Random Selection Random Sample Consensus,SRS-RANSA)的图像配准算法。首先,通过ORB(Oriented FAST and Rotated BR...针对目前图像配准算法存在的配准时间较长、配准正确率低等问题,本文提出一种基于改进分层随机选择一致性(Stratified Random Selection Random Sample Consensus,SRS-RANSA)的图像配准算法。首先,通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法对参考图像进行特征点提取;其次,采用最小距离法初步过滤匹配中存在的误匹配数量;最后,随机抽样一致性(RANSAC)框架中通过分层随机选择(SRS)提取分布相对分散且均匀的特征点,进一步过滤掉初始匹配中存在的不匹配特征点,实现提高配准正确率的同时缩短运行时间。通过本文算法与其他算法在Oxford标准图集和现实中拍摄的图像进行实验对比,结果表明,本文算法在匹配正确率与运行效率上有所提高。展开更多
文摘为提高机器人在移动路径中对道路坡度的估计精度,提出一种面向应用的RGB-D(red green blue-depth)机器人融合型道路坡度估计方法。首先,引入随机采样一致性算法完成点云处理;其次,采用改进型平面拟合方法完成法向量估计;最后,采用余弦聚类及累加平均方法实现高精度道路坡度估计。实验结果表明,该算法在数据集下相较最小二乘法与稀疏子空间法,估计误差分别降低1.21%、2.13%,在实际环境下较最小二乘法平均误差降低1.43°,这证明了所提方法的可行性和准确性。
文摘针对目前图像配准算法存在的配准时间较长、配准正确率低等问题,本文提出一种基于改进分层随机选择一致性(Stratified Random Selection Random Sample Consensus,SRS-RANSA)的图像配准算法。首先,通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法对参考图像进行特征点提取;其次,采用最小距离法初步过滤匹配中存在的误匹配数量;最后,随机抽样一致性(RANSAC)框架中通过分层随机选择(SRS)提取分布相对分散且均匀的特征点,进一步过滤掉初始匹配中存在的不匹配特征点,实现提高配准正确率的同时缩短运行时间。通过本文算法与其他算法在Oxford标准图集和现实中拍摄的图像进行实验对比,结果表明,本文算法在匹配正确率与运行效率上有所提高。
