基于聚类与SIFT算法的自动地形成图方法研究Research on Automatic Graph Forming Method Based on Clustering and SIFT Algorithm
范仲雪;张东升;曹金亮;
摘要(Abstract):
针对智能水下机器人由于长时间工作,在进行地形图构建时,成图精度变差的问题,提出了一种基于聚类和尺度不变特征转换算法的,可以对相邻测线的地形图进行自动成图修正的新方法。利用尺度不变特征转换算法和K-means算法进行特征区域的提取与配对,再利用卡尔曼滤波算法进行目标跟踪,即可得到较为准确的坐标数据,从而提高地形图精度。试验证明该方法能够较为准确地进行特征点的选择以及配对,并进行目标跟踪,将误差降低56.15%。实现了相邻测线的自动修正和地形成图,具有可行性。
关键词(KeyWords): 水下地形成图;目标跟踪;聚类;尺度不变特征转换算法
基金项目(Foundation):
作者(Authors): 范仲雪;张东升;曹金亮;
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