提出了一种基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法.首先,根据较小偏差的原则提取运行路径中的关键引导点,以便将原始路径分成多段.然后,移动机器人在各段运行过程中,对预先绘制的于绘地图中对应的参考图像以及机器人摄像头实时采集到的图像信息进行匹配,这罩提出预测估计的方法估计当前视野中最可能存在的图像,以加速图像的匹配过程,并利用SURF (speeded up robust feature)算法检测图像的特征,依靠KD-Tree 方法快速求得匹配点,采用RANSAC (RANdom SAmple Consensus)算法求解参考图像与实时图像的投影变换矩阵H,进而得到参考图像在实时图像中的位置,并融合里程计数据,得到机器人的大致位置.再后,根据获得的机器人大致位置,计算下一段的运行方向,继续下一段运行,依此类推,直至运动到最后一段.最后,通过一系列的实验,验证了机器人在本文方法下不需要糈确环境地图及精确运行路径就能顺利导航,并能实时有效地避开动态障碍物.
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