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针对迭代最近点(ICP)算法容易造成局部最优和正态分布变换(NDT)算法在长距离导航中会出现较大转角偏差的问题,提出一种基于直线特征的ICP自主定位(CICP)方法.利用激光扫描点集与其拟合直线的协方差函数关系,以快速匹配扫描点间的直线特征,通过扫描匹配点集与拟合直线的闭环误差获得当前时刻全局环境中相邻匹配扫描点间的位姿,并通过室内环境下的自主定位实验验证其可靠性.结果表明,与传统的ICP算法和NDT算法相比,CICP算法具有较好实时性和较高的定位精度,能够降低ICP算法的矩阵运算量,提高机器人的自定位精度.  相似文献   
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针对图像特征提取算法-SIFT,特征描述器维数较高,特征匹配耗费时间较长,匹配过程中存在相同图像不能匹配和不同图像能够匹配等问题,提出了一种改进SIFT算法与KD-tree搜索匹配算法相结合的新方法。采用KD-Tree算法替代传统链表式搜索方法降低特征点匹配时间;把特征点间距离和特征描述子内积同时作为匹配标准,加入相应匹配阈值减少匹配错误率,并通过理论和实验证明采用欧几里德距离作为相似性度量具有更高的匹配成功率。实验结果表明,在图像特征匹配中,该算法能够有效减少特征匹配错误率,大幅度降低匹配时间,具有较好的实时性和鲁棒性。  相似文献   
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