面向移動機(jī)器人視覺導(dǎo)航的三維環(huán)境重建技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機(jī)視覺的快速發(fā)展，基于視覺的三維重建問題在移動機(jī)器人導(dǎo)航領(lǐng)域越來越備受關(guān)注。視覺傳感器相對于傳統(tǒng)的激光傳感器，價格上更具有優(yōu)勢，質(zhì)量上更輕量化，同時數(shù)據(jù)包含的信息量也更大。2014年-2015年LSD-SLAM和ORB-SLAM的出現(xiàn)，使得基于單目視覺的重建成為近兩年的熱點(diǎn)。相比于多目視覺系統(tǒng)，單目在裝配和價格上有明顯優(yōu)勢。本文以普通單一攝像機(jī)為唯一數(shù)據(jù)來源，構(gòu)建了一套完整的移動機(jī)器人環(huán)境三維重建系統(tǒng)，并得到機(jī)器人運(yùn)動的軌跡，利

2、于后續(xù)移動機(jī)器人視覺導(dǎo)航的研究開展。
　　本文采用基于圖像特征點(diǎn)的方法，主要包括圖像匹配、運(yùn)動軌跡求解、環(huán)境三維重建三大部分。在第一部分中，對運(yùn)動過程中相機(jī)獲得的二維圖像進(jìn)行SIFT特征匹配，通過本質(zhì)矩陣求解相機(jī)的旋轉(zhuǎn)和平移矢量，獲得相機(jī)的外參矩陣，同時對SIFT和ORB算法進(jìn)行了對比。為了獲得更好匹配關(guān)系，增加了誤匹配剔除過程，并對RANSAC算法做出了改進(jìn)，降低了算法的執(zhí)行時間，保證了匹配正確率。對于單目所存在的尺度問題也進(jìn)行

3、了詳細(xì)的說明。在軌跡求解部分，采用增量式方法根據(jù)相機(jī)的外參矩陣得到運(yùn)動軌跡，最后為了解決因累積誤差所帶來的軌跡漂移問題，加入局部回環(huán)，采用圖優(yōu)化方法，利用g2o庫實(shí)現(xiàn)Bundle Adjustment捆集優(yōu)化。在三維點(diǎn)云重建部分，通過三角測量法獲得三維空間點(diǎn)坐標(biāo)，然后利用PCL點(diǎn)云庫進(jìn)行可視化，得到了稀疏的點(diǎn)云三維模型。為了使點(diǎn)云模型可視性更強(qiáng)，引入了PMVS算法，建立相對稠密的重建。整個系統(tǒng)涉及到了計算機(jī)視覺、矩陣論、空間幾何、光學(xué)、

4、軟件工程等多個領(lǐng)域，匯編以C++為編程語言，涉及OpenCV/PCL/Eigen/g2o等第三方庫。
　　本文的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容主要貫穿于每一章最后，對各個部分的內(nèi)容都設(shè)計了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)流程，通過測試獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，并加以對比分析，例如ORB和SIFT的對比，以及稀疏和稠密的對比等。由于單目無法得到尺度信息，在軌跡求解部分采用由具有高精度GPS設(shè)備獲得的KITTI數(shù)據(jù)集，以真實(shí)數(shù)據(jù)作為尺度，對比分析軌跡的求解誤差。稀疏點(diǎn)云重建則以圖像特征明顯