机器人地图构建是自主移动机器人在未知环境中实现勘探、搜索、救援、导航等各项任务的基础和关键,是目前机器人和人工智能领域中的研究热点之一。现有的地图构建算法大多采用激光、超声等测距仪获取环境数据,但由于这类传感器存在一定的感知局限,因此使用视觉传感器识别并定位物体成为地图构建中的一个研究趋势。 本文研究基于单目摄像机的物体识别与定位问题,采用了“从运动构建结构”的理论框架,所构建系统包括了摄像机标定、特征提取和立体匹配、求解基础矩阵、求解本质矩阵和三维坐标等步骤。选用了张正友的平面模板两步法对摄像机进行标定;利用SUSAN算子提取角点特征,用相关法和松弛迭代法进行特征匹配,用本文所提出的次序约束对匹配结果进行判定筛选,得到匹配点集;再用微粒群算法求解基础矩阵;最后求出空间三维点的坐标。 本文的主要贡献在于重新诠释了立体匹配过程中的次序约束,提出了应用次序约束的三个前提条件,并定义了次序约束支持度函数来衡量匹配的有效性,使得匹配点集更加鲁棒;并且在研究了最小二乘法和M估算子的基础上提出了对基础矩阵进一步求精的方法——基于微粒群优化算法求解基础矩阵。实验证明了所提算法的可行性、有效性和鲁棒性。