基于人工离线特征库的室内机器人双目定位

针对室内复杂环境下的移动机器人的定位问题，研究了一种能够适应空间狭小、特征点密集的环境的双目视觉定位方法。以基于扩展卡尔曼的同时定位与地图创建方法为基础，并为了克服算法计算量过大（特征点数较多时）、关联脆弱等问题，设计了人工离线建立特征库的方法，并引入了稀疏性限制、稳健点筛选等改进措施，保证了特征库分布均匀、数量可控。实验结果表明：本文方法能够在复杂环境下实时定位，具有较高的可靠性和精度。算法通过引入了特征库定期更新策略来适应环境变化，从而可实现长期有效地定位。