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针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题，通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述（ORB）算法进行改进，采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配，提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率。针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题，采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算，通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息；根据紧耦合原理，采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解，得到机器人位姿信息。实验结果表明：①ORB算法虽然提取的特征点数较少，但耗时短，且特征点分布均匀，可以准确描述物体特征。②改进ORB算法与原ORB算法相比，虽然提取时间有了一定的增加，但提取的可用特征点数也大大增加了。③RANSAC算法剔除了误匹配点，提高了特征点匹配的准确性，从而提高了单目视觉定位精度。④改进后融合定位方法精度有了很大提升，相对误差由0.6 m降低到0.4 m以下，平均误差由0.20 m减小到0.15 m，均方根误差由0.24 m减小到0.18 m。

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利用二维图像来进行场景的深度估计是计算机视觉领域的经典问题之一,也是实现三维重建、场景感知的重要环节。近年来基于深度学习的单目图像深度估计发展迅速,各种新算法层出不穷。介绍了深度学习在这一领域的应用历程与研究进展,采用监督与无监督两类方式分别系统地分析了有代表性的算法与框架,综述了深度学习在单目图像深度估计领域的研究进展与变化趋势,总结了当前研究的缺陷与不足,展望了未来研究的热点。

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