26、资源受限机器人的视觉特征提取技术

资源受限机器人的视觉特征提取技术

在机器人技术不断发展的今天，资源受限机器人在动态环境中的定位需求日益增长。本文将介绍两种重要的技术：相机色度参数自校准和基于BRISK的视觉特征提取，以满足资源受限机器人在视觉处理和定位方面的需求。

相机色度参数自校准

在视觉系统中，相机的色度参数校准至关重要。传统的手动校准方式不仅耗时，而且依赖专家经验。而提出的自动校准算法则具有显著优势。

• 算法优势 ：该算法能够在几秒内完成机器人数码相机色度参数的校准，不受相机初始参数和光照条件的影响。相比之下，专家手动校准即使有数字图像的统计测量反馈，也需要几分钟才能完成。
• 实验结果 ：实验表明，该算法的收敛与相机的初始配置无关。这使得在不同光照条件下，对每个感兴趣的对象都能使用相同的颜色范围，提高了目标检测算法的效率。
• 实时应用 ：该校准算法还可在机器人运行时实时调整相机参数，适应环境或光照的变化，而不影响视觉算法的性能。

以下是相机自动校准与手动校准的对比表格：
| 校准方式 | 校准时间 | 受初始参数影响 | 受光照条件影响 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 自动校准 | 几秒 | 否 | 否 |
| 手动校准 | 几分钟 | 是 | 是 |

基于BRISK的视觉特征提取

对于资源受限机器人的定位问题，传统的特征提取算法如SIFT和SURF由于处理要求高，不适用于此类系统。因此