%A 程传奇, 郝向阳, 李建胜, 胡鹏, 张旭 %T 移动机器人视觉动态定位的稳健高斯混合模型 %0 Journal Article %D 2018 %J 测绘学报 %R 10.11947/j.AGCS.2018.20170649 %P 1446-1456 %V 47 %N 11 %U {http://xb.chinasmp.com/CN/abstract/article_7340.shtml} %8 2018-11-20 %X 针对动态场景中运动路标点严重影响传统视觉自主定位算法精度,甚至产生定位失效的问题,提出一种顾及动态路标点的稳健高斯混合模型。在传统图优化视觉定位模型的基础上,增加“运动指数”描述图优化模型中路标点的运动概率,把传统图优化高斯模型增强为高斯混合模型,以约束运动路标点对图优化结果的影响;为增强模型对噪声的稳健性,采用方差膨胀模型约束残差方程;详细推导了该高斯混合模型的期望-最大化求解方法,把该问题转化为经典迭代最小二乘问题进行解算。仿真试验和真实数据试验表明:强动态场景中,提出的算法绝对精度指标和相对精度指标均优于传统优化算法;静态或弱动态场景中,提出的算法仍与传统优化算法定位性能相当。本文方法可有效减小场景中运动路标点对优化结果的影响,更适用于移动机器人的自主定位。