【摘要】：實(shí)現(xiàn)地圖拼接是多機(jī)器人協(xié)作創(chuàng)建地圖的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。研究了一種基于加速魯棒特征(SURF)的多機(jī)器人柵格地圖拼接方法,該方法通過(guò)對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系進(jìn)行剛體變換,將柵格地圖拼接問(wèn)題用圖像配準(zhǔn)的最小化問(wèn)題來(lái)表示并建立數(shù)學(xué)模型。首先利用一種改進(jìn)的SURF算法從待拼接地圖中提取特征,然后利用隨機(jī)抽樣一致性(RANSAC)算法剔除誤匹配得到初始拼接參數(shù),并將拼接參數(shù)作為ICP算法的初值來(lái)求解目標(biāo)函數(shù)。最后分別利用公開(kāi)數(shù)據(jù)集和Turletbot2移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法能對(duì)多機(jī)器人建立的柵格地圖實(shí)現(xiàn)可靠拼接,魯棒性好且精度高,拼接速度快適用于較大規(guī)模環(huán)境柵格地圖拼接。
【圖文】：

實(shí)現(xiàn)步驟如圖1所示。圖1改進(jìn)的SUＲF算法步驟Fig．1ThestepsofimprovedSUＲFalgorithm2．3．1構(gòu)建尺度空間由于SUＲF算法利用了盒子濾波和積分圖像，其計(jì)算耗時(shí)與圖像尺寸無(wú)關(guān)，故在特征檢測(cè)時(shí)SUＲF算法比SIFT算法效率更高，SUＲF算法就是利用該性質(zhì)加速了原圖像與盒子濾波的卷積運(yùn)算。SUＲF算法的尺度空間金字塔最底層利用一個(gè)大小為9×9的盒子濾波，盒子濾波大小變換最少6個(gè)像素步長(zhǎng)，第2層最小為15×15。當(dāng)前大小的盒子濾波對(duì)應(yīng)高斯尺度值的計(jì)算公式如下:σapprax=1．29N(2)當(dāng)前盒子濾波尺寸用N表示，圖2所示構(gòu)建了4度4層的尺度空間，各層中盒子濾波器的大小變化分別為6、12、24、48。圖2濾波器尺寸分布Fig．2Distributionoffiltersize2．3．2檢測(cè)極值點(diǎn)，確定特征點(diǎn)位置為了尋找尺度空間中的極值點(diǎn)，本文采用快速Hessian矩陣實(shí)現(xiàn)，為確保在二維圖像空間和尺度空間均檢測(cè)到極值點(diǎn)，每個(gè)檢測(cè)點(diǎn)與它同尺度的8個(gè)相鄰點(diǎn)及上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的26個(gè)點(diǎn)比較。用多尺度空間函數(shù)Dxx、Dxy、Dyy表示簡(jiǎn)化后的Hessian行列式如式(3)所示，如果該點(diǎn)行列式的值Δ(Happrax)為正則認(rèn)為是局部極值點(diǎn)。Δ(Happrax)=DxxDyy－(ωDxy)2(3)式中:ω為加權(quán)系數(shù)(本文取ω=0．9)［22］。找到候選極值點(diǎn)并記錄其位置和尺寸，同時(shí)還要利用極值點(diǎn)鄰域像素插值找到圖像空間和尺度空間中的亞像素精度特征點(diǎn)，消除低對(duì)比度的極值點(diǎn)以確定特征點(diǎn)的位置。SUＲF耗時(shí)主要在構(gòu)建尺度空間檢測(cè)特征點(diǎn)和特征描述符上，本文使用Harris算法檢測(cè)特征點(diǎn)來(lái)提高特征檢測(cè)速度和穩(wěn)定性。2．3．3確定特征點(diǎn)主方向要使特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變等特性，需為特征點(diǎn)確定一個(gè)主方向，同時(shí)利用Haar小波提高魯棒性。首先以特征點(diǎn)?

?2．3．3確定特征點(diǎn)主方向要使特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變等特性，需為特征點(diǎn)確定一個(gè)主方向，同時(shí)利用Haar小波提高魯棒性。首先以特征點(diǎn)為中心，以6δ(δ為特征點(diǎn)所在的尺度值)為半徑作圓，計(jì)算圓形區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)在x和y方向上為4δ的Haar小波響應(yīng)，并用高斯模板對(duì)得到的響應(yīng)結(jié)果做加權(quán)使其更符合實(shí)際。以特征點(diǎn)為中心、圓心角為60°的扇形區(qū)域?yàn)閱挝�，�?°為步長(zhǎng)遍歷整個(gè)響應(yīng)圖像，可得6個(gè)扇形區(qū)域。每個(gè)扇形區(qū)域內(nèi)累加計(jì)算x和y方向上的haar小波響應(yīng)值生成一個(gè)新矢量，，將新矢量中模值最大矢量的方向作為該特征點(diǎn)的主方向，如圖3所示。圖3主方向確定示意圖Fig．3Schematicdiagramofthemaindirectionconfirmation2．3．4生成特征點(diǎn)描述符為確保旋轉(zhuǎn)不變性將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)至SUＲF特征點(diǎn)主方向，沿著主方向以特征點(diǎn)為中心構(gòu)造一個(gè)20δ為邊長(zhǎng)的正方形窗口，將該區(qū)域均勻的分成16個(gè)子塊，在每個(gè)子區(qū)域內(nèi)用2δ的Haar小波模板以5×5大小為1個(gè)小塊間隔采樣，計(jì)算每個(gè)小塊中檢測(cè)點(diǎn)相對(duì)于主方向x和y軸方向的響應(yīng)值dx和dy，把每個(gè)小塊中的25個(gè)采樣點(diǎn)

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