基于稀疏光流的动态环境下的定位方法

摘要

针对移动机器人在动态环境中的定位问题,文章提出了一种基于稀疏光流的动态目标判别方法,并对提取出的动态关键点进行剔除,提高动态环境下移动机器人的定位精度。将ORB特征(Oriented FAST and Rotated BRIEF)与金字塔多层LK光流(Lucas-Kanade)相结合,通过最小化光度误差追踪相邻帧图的关键点并计算关键点处的光流场,得到匹配特征点对。最后,对于匹配点对,通过对极几何约束计算极线距离,判断关键点的运动性。经实验验证,与原算法相比,该算法在高动态环境下的定位精度提高了50%以上。