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作者：何亚凡;陈启愉;方晟堃;李平;邓志文;张家业;
单位：五邑大学机械与自动化工程学院;广东省科学院智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室;广州信邦智能装备股份有限公司;
摘要：针对目前传统机器人精度评估方法存在的局限性，提出一种基于计算机视觉的机器人轨迹精度评估系统来检测机器人轨迹精度的可行性。首先使用改进的SURF算法对视频中的重叠区域进行特征检测，特征提取的时间减少了55.6%；再使用RANSAC算法对ROI重叠区域内可能存在的误匹配点进行剔除，以实现更精确的匹配效果；其次，提出一种具有固定宽度的加权融合算法，不仅能够有效消除拼接缝，还可以适用于某些实时性要求高的大场景；最后，利用单应性矩阵作为补偿参数，将拼接得到的实景地图与机器人在SLAM中创建的栅格地图进行匹配与校准。分析并评估实景地图中的实际运动轨迹与栅格地图中的规划运行轨迹之间的精度误差值，其中在x和y方向上的平均绝对误差分别约为4.6%、4%，由此验证了所提方法能够有效地评估机器人运行的轨迹精度。
关键词：计算机视觉;;视频拼接;;轨迹精度;;改进SURF算法;;RANSAC算法;;图像融合;;光流法;;移动机器人
基金资助：广州经济开发区国际合作项目(2022GH09);; 广州市科技计划项目(2023B04J0022)
