【摘 要】
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针对机器人定位和导航应用中人工路标存在的缺陷,本文设计了一种基于频域特性的显著性路标提取方法。该方法利用图像熵理论自适应选取因子平滑图像,在对立色彩空间上,利用频
【机 构】
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常州信息职业技术学院电子与电气工程学院,南京理工大学机械工程学院,东南大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573101);江苏省高校自然科学研究项目(16KJB520048);常州市科技计划项目(CJ20180010);江苏省青蓝工程项目
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针对机器人定位和导航应用中人工路标存在的缺陷,本文设计了一种基于频域特性的显著性路标提取方法。该方法利用图像熵理论自适应选取因子平滑图像,在对立色彩空间上,利用频域显著性计算方法得到三通道色彩空间的显著图,并对其进行加权融合。同时考虑到路标一致性和噪声的因素,利用优化的K-means聚类结果,对最终的显著图进行掩膜操作,筛选出可供机器人导航应用的自然路标。实验验证了在常规环境下,相较于特征算子的直接匹配,视觉注意特征提取的显著像素达到了平均80%的检出率,并具有较高的可重复性。基于自然路标的实际机器人导航
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