移动机器人视觉抖动的Kalman滤波补偿
来源期刊:控制工程2012年第3期
论文作者:王斌锐 徐崟 金英连
文章页码:494 - 1039
关键词:视觉抖动;特征匹配;超定方程;Kalman滤波;运动补偿;
摘 要:消除视觉抖动是机器人移动中对接作业的关键。基于仿射变换,建立了图像的递推运动模型;设计了基于梯度的分区域的KLT特征提取算法,分析了梯度与灰度变化的关系;利用绝对误差和最优进行特征点的匹配,并利用菱形搜索算法来提高匹配速度,设计自适应模板算法来解决匹配结果不惟一的问题;利用最小二乘法求解超定运动方程组,得到运动参数。推导得到有意运动参数的观测模型;利用Kalman滤波去除无意运动;利用滤波后的运动参数重构图像,对含抖动的视频进行稳像补偿。在非平整路面内移动机器人上开展实验。结果表明,相对参数滤波比绝对参数滤波更平滑,且算法对x和y方向的抖动补偿无相互干扰,经过该算法处理后的视频序列与原序列相比结果得到较大改善,满足准确性要求。
王斌锐,徐崟,金英连
中国计量学院机电工程学院自动化研究所
摘 要:消除视觉抖动是机器人移动中对接作业的关键。基于仿射变换,建立了图像的递推运动模型;设计了基于梯度的分区域的KLT特征提取算法,分析了梯度与灰度变化的关系;利用绝对误差和最优进行特征点的匹配,并利用菱形搜索算法来提高匹配速度,设计自适应模板算法来解决匹配结果不惟一的问题;利用最小二乘法求解超定运动方程组,得到运动参数。推导得到有意运动参数的观测模型;利用Kalman滤波去除无意运动;利用滤波后的运动参数重构图像,对含抖动的视频进行稳像补偿。在非平整路面内移动机器人上开展实验。结果表明,相对参数滤波比绝对参数滤波更平滑,且算法对x和y方向的抖动补偿无相互干扰,经过该算法处理后的视频序列与原序列相比结果得到较大改善,满足准确性要求。
关键词:视觉抖动;特征匹配;超定方程;Kalman滤波;运动补偿;