仪器仪表学报

作者：栾添添，顾雯莉，孙明晓，李斌，刘鹏飞

单位：栾添添,哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080,,顾雯莉,哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080,,孙明晓,哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080,,李斌,哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080,,刘鹏飞,合肥哈工图南智控机器人有限公司合肥230000,

关键词：尺度不变性;去模糊;ORB算法;充电桩定位

基金：国家自然科学基金青年项目（62103120）、黑龙江省博士后面上资助项目（LBH-Z22195）、黑龙江省自然科学基金资助项目（YQ2024E047）、黑龙江省优秀青年教师基础研究支持计划项目（YQJH2024067）、黑龙江省复合材料高效成型及智能装备技术创新中心开放课题面上项目（HPTIC202204）资助

充电桩是无人车的基础供电设施,准确识别其位置并进行充电是保证无人车作业的前提。目前,充电桩定位算法多以模板匹配和深度学习为主。然而,模板匹配在视角变化时识别效果欠佳,深度学习由于实时性不能满足要求而无法广泛应用。针对上述问题,提出一种融合去模糊与图像彩色信息且具有尺度不变性的ORB特征匹配算法用于充电桩定位。在预处理阶段，基于多尺度金字塔与模糊层分割对图像进行去模糊处理;其次使用颜色不变量模型对模板图像及待检测图像进行进一步预处理,求出颜色不变量;随后对颜色不变量建立尺度空间,利用Fast-Hession矩阵检测极值点,提取尺度不变特征点,然后通过rBRIEF算法计算特征描述符,并结合汉明距离和筛选内点以加速的RANSAC算法去除误匹配点,计算两幅图像间的映射矩阵。在此基础上,通过合作目标的尺寸信息以及PnP算法求解出充电桩的位姿信息,实现对充电桩的定位。实验结果表明,多尺度金字塔融合模糊分割的非盲去模糊效果较传统算法有明显提升,且相较传统的ORB算法,提出的ORB算法改善了在颜色不同而对应灰度值相同区域无法提取到特征点且正确匹配率低的问题,并且使算法具备尺度不变性,解决了特征点分布不均匀的情况,有效地提高了充电桩定位的精准性。

来源：2025年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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