光流引导下机器人抓取目标物角点动态匹配

针对目标物位姿在线估计中的特征点动态匹配问题,以木块作为实验对象,提出了一种光流引导的目标物角点动态匹配方法。使用Yolov2-tiny进行目标物识别,完成目标物定位与分类。在提取区域内完成Shi-Tomasi角点检测,采用LK(Lucas-Kanade)光流对角点跟踪的方法实现角点在相邻两帧图像中的初始匹配,针对光流跟踪中特征点的偏移问题,对跟踪点为中心的11×11邻域进行角点再提纯。实验证明该算法能在视频序列中对目标物角点实时动态地匹配,且角点匹配结果比SIFT和Harris-SIFT方法准确度更高,实时性更好。