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近年来,科技越来越发达,人们对于生活服务的需求不断提高,定位服务的需求便是其中之一。比较常见的定位方法有:室外的GPS定位,手机LTE网络定位,室内的WIFI定位,蓝牙信号定位以及视觉定位等。在室内环境,由于视觉定位的部署成本低,定位效果的可视化,深受人们的喜爱。视觉定位逐渐成为了室内的主流定位方法之一,被越来越多的人们研究开发和改进。然而视觉定位也存在一些问题与缺陷。想要准确的进行视觉室内定位,需要建立一个庞大的视觉数据库,即Visual Map。Visual Map中包含大量的不同特征不同地点的图片或图片特征以及与图片相对应的地点位置信息。在一个如火车站、机场、医院、大型商场等地方建立视觉定位系统,便需要建立一个包含大量图片和其对应位置信息的图像数据库,这是一件相当耗费人力和时间的工作。前期的数据采集直接影响后期的定位结果,因此本文提出了利用改进后的光流法进行Visual Map的建立,该方法的定位精度稍有降低但是大幅度减少了建立Visual Map要采集数据的时间。首先,本文阐述了本研究的目的及意义所在,给出了国内外在视觉定位方向的研究的现状并分析了光流法的发展与应用。研究了视觉定位的相关算法,如对极几何算法,以及光流法的计算理论。然后,本文针对光流法在室内的计算会受到光线的明暗变化,提出了结合灰度特征的光流法改进算法,根据环境选取灰度值较高的像素点进行水平位移与垂直位移的计算。通过在室内走廊中的实验与仿真,验证了本算法的可靠性与实用性。实验表明,光流法的计算精度大大提高。接着,本文针对相机在室内进行转向的时候会产生光流的横向偏移的问题,提出了相机的转向运动模型,将光流的横向偏移转化为运动过程的线速度进行计算,从而将很难计算的光流的偏移剔除,从而提高光流法的计算准确度。通过在室内弯道处的实验,验证了本算法的实用性。实验结果表明,剔除了光流横向偏移之后,计算结果显著提高。最后,本文利用改进后的光流法进行Visual Map的建立,并利用对极几何理论进行定位,并与已有的视频流快速建库方法进行比较。实验结果表明,定位精度与传统方法稍有降低,与视频流建库方法相当,但是本文的建立Visual Map方法的传感器需求与运动需求要小于视频流方法。