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基于Kinect的视觉定位算法，毕业论文，共28页，14393字，附任务书、开题报告、答辩文稿、中期检查表。
摘要
室内移动机器人的自主视觉定位是近年来机器人这个领域的研讨热点，视觉定位算法的完成对室内移动机器人的自主定位和导航具有十分重要的作用，视觉定位算法的结果是建立移动机器人的视觉里程计，通过相邻两帧图像之间的匹配和坐标系之间的转换实现Kinect传感器姿态的记录。传统的方法是使用激光雷达或使用双目相机来实现对空间中物体的深度信息的获取，成本非常高，而且计算量十分巨大。Kinect相机是微软公司发布的一款可以通过一组红外摄像机和红外投影仪实现对空间深度信息的获取的相机，采集到的信息不仅精度高而且价格便宜，所以本文决定运用Kinect相机作为关键传感器.Kinect相机可以采集空间中点的彩色信息和深度信息，然后分别利用SIFT算法和SURF算法对彩色图像进行特征点的采集，再利用迭代最近点算法(ICP)进行特征点的匹配，最后利用经典的PnP算法通过转换坐标系来求解Kinect相机的姿态的同时记录相机的姿态和位置，并取得了较好的效果。
关键词：Kinect；视觉定位；特征点；视觉里程计

目录
摘要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1选题依据和意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.3本课题研究内容 2
第二章 系统硬件设计及工作原理 3
2.1 Linux系统介绍 3
2.2 Kinect背景与结构 3
2.3 Kinect的软件开发环境 3
第三章 导航控制算法研究 5
3.1总体方案介绍 5
3.2特征点检测 5
3.3 SIFT特征点检测算法 5
3.4 SURF特征点检测 9
3.5特征点匹配 12
第四章 实验及结果分析 16
4.1视觉里程计简介 16
4.2确定相机姿态 16
4.3视觉里程计的实现 19
第五章 结论与展望 20
参考文献 21
致谢 23