机器人视觉定位中的路口场景识别方法研究

针对室外巡逻机器人的视觉定位问题,提出了一种基于尺度不变特性变换(scale invariant featuretransform,SIFT)和颜色特征的路口场景识别方法。该方法首先提取路口场景图像的SIFT和颜色特征,并计算其在HSI颜色空间中的颜色直方图;然后采用K-D树和Bhattacharyya距离进行特征匹配;最终用决策公式对路口场景进行识别。为了提高SIFT算法进行场景匹配时的速度,还对场景地图库采用基于阈值分割的聚类方法进行了预处理。实验结果表明,该方法对环境光照变化、动态干扰和自身旋转有较强的鲁棒性,并能很好地识别出路口,以实现定位。