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基于视觉信息的运动目标识别是室内移动机器人自主导航的重要研究内容。背景噪声干扰、自然光照、机器人视角变化等因素经常影响识别稳定性。针对该问题,提出一种有效的目标物体识别方法,采用体素网格滤波和支持kd-tree结构对点云数据有效组织,以识别复杂环境中的物体。实验表明,该方法在满足实时性前提下,相比传统迭代最近点、采样一致性初始配准算法具有更高的准确率,更适合复杂环境下的物体识别。  相似文献   
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