33、机器人导航技术：1D SURF 视觉里程计与风险感知策略的融合探索

机器人导航技术：1D SURF 视觉里程计与风险感知策略的融合探索

在机器人技术领域，导航和决策是至关重要的能力。本文将深入探讨 1D SURF 视觉里程计的性能评估，以及如何在机器人导航学习中融入风险感知的随机抽象策略，旨在为机器人在复杂环境中的高效运行提供新的思路。

1D SURF 视觉里程计性能评估

1. 可靠性与置信度计算
   • 可靠性计算公式为：$reliability_t = min{reliability_{t - b_t}, confidence_{t - b_t, t}}$，且$reliability_0 = ∞$。
   • 两帧之间航向变化估计的置信度衡量有多种方法。当特征位移分布更接近单峰时，置信度更高；当分布为多峰时，置信度较低，这表明难以从静止背景中区分独立移动的物体。具体计算置信度的方法是基于特征位移直方图的第一和第二模式的计数差异。
2. UMBmark 测试
   • 测试背景 ：UMBmark 是一种量化移动机器人里程计精度的程序。机器人按预编程在双向正方形路径上移动，评估返回位置的准确性。单向正方形路径测试不适合评估机器人里程计精度，因为可能会补偿转弯和前进运动误差，而双向测试能揭示这些误差。
   • 测试设置 ：为评估 Nao 机器人的视觉里程计性能，将 UMBmark 正方形路径程序在顺时针和逆时针方向各重复五次。考虑到双足机器人比轮式机器人更不准确，正方形路径边长从 4