文献综述
1．引言
近年来，有关二维码等图像处理的研究越来越趋于成熟。而当GPS等室外定位系统在室内难以发挥有效作用的情况下，有关室内机器人的定位算法研究也如火如荼的进行着。在本次毕业设计的要求中，期望能够生成一种Aruco标识，使其中的信息能够表达室内的位置信息。接着在室内的各个位置粘贴图案，并期望能用摄像头拍摄图案，最终利用OpenCV识别出其所在位置。此外，毕业设计中也需要在智能小车上粘贴标识，并最终通过程序来实现对小车轨迹的跟踪。于是，在实验以及学习软件之前，需要查阅有关室内机器人运动轨迹跟踪，以及论述二维码或类似灰度对比高的图像的识别方法的论文，并最后查阅有关Aruco标识识别的论文。
2．国内外研究现状
室内机器人的定位和导航一直是近期工业应用中的研究重点。在社会的方方面面，例如仓库管理机器人、家庭服务机器人中都会有它的应用。在各种各样的室内定位方法中，路标定位的定位方法很为常用[1]。在研究室内二维码类型的定位标识的探测以及识别中，可以采用许多不同的方法，例如在采集图像的过程中，可以用到CMOS图像传感器、FGPA和FIFO[2]。在处理图像的过程中，基于训练模型可以使测量二维码变的更加准确与快速[3]，归一化相位相关法、基于Harris角点检测的图像旋转算法[4]能够解决图像平移时产生的不确定的问题，以及二值化处理图像，利用canny算子[5]使图像边缘增强，或提取不变矩来恢复模糊图像得信息[6]等等。之后，考虑到Aruco图样应当表达室内地点信息，如何生成位置信息二维码[7]的相关知识也有相应的研究。此外，拍摄许多帧室内图像，提取其特征[8]并提取关键帧，根据surf算法以及子块匹配，也可以使机器人基于自己绘制的全局地图实现自我定位[9]。
由于机器人的导航需要了解它们的轨迹，而在智能机器人上放置定位标识，用摄像头观察以取得其运动轨迹的方法也较为简单易行，因此，在跟踪智能小车的运行轨迹方面，也有许多相应的研究。利用块匹配算法[10]的迭代作为跟踪图像序列是一种简单快速的方法，也有许多对其的改进可以实施[4]。此外，智能小车若需要实现自主扫描二维码然后定位，需要调整自身的航向，基于二维码的小车的导航[12]也是研究的重心之一。
国内的研究中，关于图像处理方面的，还有关于OpenCV解析图像的部分程序步骤[13]。国外的研究中，主要查询了国内研究较为缺乏的关于Aruco标识定位的研究。在现实的有挑战性的环境下，文献[14]提出了一种更为健壮的识别Aruco图样的方法。现实工业操纵中的复杂的海上装运中，可以应用到基于融合传感器的方法，使用Aruco立方体以及OpenCV开源计算机视觉库，来估计两艘船之间的相对位置[15]。在四轴无人机的操纵中，基于Aruco标识来估计姿态，并采用模糊控制方法控制四轴飞行器飞行的方式[16]也取得了成功。由国外的文献可以感受到，基于Aruco图像的位置或是姿态估计的应用方向十分广泛，因此，Aruco图像以及相应的OpenCV图像处理设备使用，在室内机器人定位以及导航过程中，都是占有重要作用的。
3．有关图像定位识别文献综述
谢孟涛、雷志勇等人的研究[8]，是针对了室内同时定位和构图方法中相邻帧图像尺度视差变化较大时，提取特征匹配不稳定的问题。通过线形高斯金字塔与基于Kalman滤波的视角预测，对ORB算法进行改良。
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