【摘 要】
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针对农业机器人复杂的工作环境，引入了一种新的鲁棒特征点检测算法——SURF算法，其对光照变化、旋转、尺度变化等具有很好的鲁棒性，精度能达到亚像素级别；在此基础上，利用最近邻法
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针对农业机器人复杂的工作环境，引入了一种新的鲁棒特征点检测算法——SURF算法，其对光照变化、旋转、尺度变化等具有很好的鲁棒性，精度能达到亚像素级别；在此基础上，利用最近邻法则结合BBF（best bin first）搜索算法，对SURF特征点进行精确匹配，实验表明，所提出的方法鲁棒性或实时性较目前常用的Harris算法和SIFT算法更好，可应用在机器人视觉定位、地图构建、智能导航等方面，具有一定的理论和应用价值。
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