移动机器人在未知非结构化环境下的自然路标检测是层次化环境建模的基础.文中提出一种基于显著场景Bayesian Surprise的自然路标检测方法.通过计算场景的视觉注意图,引导SURF特征采样聚集在显著区域内,提出融合空间关系的词袋模型构造场景表观的模式向量,建立基于该特征描述的地点Multivariate Polya模型,并通过度量传感器观测的Surprise来获取显著场景对应的路标.实验验证自然路标检测方法在大规模复杂室内环境中具有较低的漏检率和误检率 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com,移动机器人-蔬菜大棚滚圆机钢管电动滚圆机价格低蔬菜大棚倒角机滚圆机多少钱结合层次化SLAM方法验证路标检测器对生成拓扑节点的有效性. 移动机器人单目视觉同步定位与地图构建中的闭环检测问题,文中设计一种基于视觉词典的闭环检测算法.算法对采集的每帧图像通过SURF进行特征提取,应用模糊K均值算法对检测的视觉特征向量进行分类,在线构建表征图像的视觉词典.为精确表征局部视觉特征与视觉单词间的相似关联,利用混合高斯模型建立视觉词典中的每一视觉单词的概率模型,实现图像基于视觉词典的概率向量表示,通过向量的内积来计算图像间的相似度.为保证闭环检测的成功率,应用贝叶斯滤波融合历史闭环检测与相似度信息来计算闭环假设的后验概率分布.另外,引入浅层记忆与深度记忆两种内存管理机制来保证算法执行的快速性.实验结果证明该方法的有效性. 移动机器人-蔬菜大棚滚圆机钢管电动滚圆机价格低蔬菜大棚倒角机滚圆机多少钱 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com更多