SLAM技術中聲吶圖像的特征提取.pdf

1、SLAM技術是指移動機器人的同步定位與導航，簡單理解為機器人運動的同時觀測周圍環(huán)境，機器人應用運動信息和周圍環(huán)境信息估算自己的運動軌跡。機器人觀測的環(huán)境信息是機器人對周圍環(huán)境提取的特征。提取的環(huán)境特征是否適合，影響著SLAM技術的準確性和效率。因此，本論文的研究重點是，在SLAM技術中圖像特征提取的相關內容。
　　論文研究了SLAM算法的相關理論，建立了基于EKF的SLAM算法仿真模型。結合側掃聲吶的成像特點，研究了圖像特征提取、

2、圖像分割等相關內容。
　　首先，在SLAM算法基礎理論部分，論文討論了SLAM算法的研究內容及系統(tǒng)模型，說明了SLAM算法的可行性，分析了基于Hough變換的直線特征和基于SIFT算法的點特征這兩種特征提取方法。結合本文所用側掃聲吶圖像的實際特點，確定本文所采用的特征提取方式。
　　隨后，論文進一步研究側掃聲吶圖像特征提取的相關內容。根據(jù)本文采用的聲吶圖像，提出先分割目標物再提取特征點的實施思路。在圖像分割部分，論文討論了現(xiàn)

3、行的分割算法，采用以影區(qū)為起點尋找目標物邊界的方式。在這里，論文利用紋理特征實現(xiàn)邊界的區(qū)分。在特征提取部分，論文詳細分析了基于SIFT算法的點特征提取理論。在MATLAB平臺上實施對已分割目標物的SIFT點特征提取。
　　下一步，是建立基于EKF的SLAM算法模型。論文建立了兩種SLAM算法模型，即直線規(guī)劃模型和有目的規(guī)劃模型。說明了SLAM算法的優(yōu)點與特性。同時為聲吶圖像提取的特征提供一個驗證平臺。
　　最后，利用對海底地