一种基于BoW物体识别模型的视觉导航方法

李新德 金晓彬 张秀龙 戴先中

(东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，南京210096)

计算机视觉具有信息丰富、智能化水平高等优点，因此广泛应用于移动机器人的自主导航中.视觉导航中通常采用视觉传感器来检测环境中的一些显著路标，实现快速自定位.通过路标将全局路线分解为片段，不断地探测路标来完成导航［1］.

根据路标的不同可以分为人工路标和自然路标.自然路标是早已在环境中存在并且除了用于导航之外还有一定功能的目标或特征;人工路标是为机器人导航而专门设计的目标或标记，如文献［2-4］中采用了各种具有特殊颜色或者特殊标记的人工路标.人工路标导航不易受到环境干扰而且容易实现，但是破坏了环境的协调性，且每当室内环境发生变化时，就必须调整人工路标的位置，难以适应现代个性化的家庭居住需求.

自然路标不改变工作环境，也不需要额外的设施或额外信息，受遮挡和噪声干扰小，因而受到越来越多的关注.文献［5-7］采用Hough 变换等方法识别门牌、海报、灯饰、室外建筑物等线条状的自然路标，并取得了一定的效果.蔡自兴等［8］提出了一种角点聚类的自然路标局部特征模板，利用模板的不变性特征识别自然路标.该方法对于角点较多的自然路标(如柜子)具有较好的识别效果，但是在复杂环境下角点数量庞大，匹配计算量急剧增长［8］，难以满足实时性要求.文献［9］提出了一种采……