基于SURF算法的自动导引车精确定位技术
提出了一种基于加速稳健特征(SURF)算法的精确定位的方法,通过识别地面铺设的二维(QR)码完成了定位预判与姿态矫正。对获取的QR图像进行预处理,并采用SURF算法提取图像中的特征点信息,匹配实时图像与目标图像的特征点,并利用最小二乘拟合获取图像间的转换矩阵,将转换矩阵与自动导引车(AGV)的视觉导引模型结合以实现AGV的精确定位。实验结果表明,在结构尺寸较大的重载AGV中,所提算法的定位稳健性较好,精度达到±1 mm。
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