改进基于月球表面环境的双筒视觉半全球匹配算法的研究
Ying-Qing Guo1, Mengjiao Gu1, Zhao-Dong Xu2
1College of Mechanical and Electronic Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 12, 2023
概括
一个改进的半全球匹配 (I-SGM) 算法增强了月球漫游车的障碍物检测. 这种先进的方法提高了准确性,并在具有挑战性的月球环境中减少了处理时间.
科学领域:
- 机器人技术和自主系统
- 计算机视觉 计算机视觉
- 月球探测 月球探测
背景情况:
- 月球表面条件 (低光,尘埃,岩石地形) 对火星车的导航和科学研究构成重大挑战.
- 双筒摄像头对于月球探测器来说至关重要,以感知它们的环境并检测障碍物.
- 现有的立体相匹配算法与月球上遇到的复杂和不利条件作斗争.
研究的目的:
- 开发和评估一个改进的半全球匹配 (I-SGM) 算法,用于月球探测器准确检测障碍物.
- 在模拟的月球环境中提高立体视觉算法的稳定性和效率.
- 通过更好的环境感知来提高月球探测器操作的安全性和有效性.
主要方法:
- 提出了改进的半全球匹配 (I-SGM) 算法,其中包括改进的人口普查转换和适应性连接组件窗口用于成本计算.
- 实施跨基成本聚合 (AD-Census) 和赢家全收 (WTA) 进行初始差异计算.
- 利用左右一致性检测和差异填充来优化差异.
主要成果:
- 与标准的半全球匹配 (SGM) 算法相比,I-SGM算法证明了更好的匹配精度.
- 拟议的方法显著减少了程序运行时间,并增强了噪音免疫力.
- 在模拟的月球环境中进行的测试证实了该算法在昏暗条件下的适用性及其对月球探测器障碍物检测的有效性.
结论:
- I-SGM算法为基于立体视觉的月球表面障碍物检测提供了一个强大的解决方案.
- 这一进步可以显著提高月球探测器的导航能力和操作安全性.
- 该算法的效率和准确性使其成为未来月球探索任务的宝贵工具.
