

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、增強現(xiàn)實通過分析場景特征,可以將計算機生成的幾何信息以視覺融合的方式疊加至真實環(huán)境中,加強人對世界的認(rèn)知。作為一種全新的人機交互方式,增強現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展備受關(guān)注。虛實融合是增強現(xiàn)實的核心問題,其關(guān)鍵在于:如何利用2D視覺信息恢復(fù)真實的3D場景,如何估算視覺傳感器在空間的位置和姿態(tài),如何對場景中出現(xiàn)的物體進行感知和處理。盡管計算機視覺已經(jīng)取得長足進步,但在實際應(yīng)用中仍然面臨著移動攝像機的姿態(tài)在三維場景中求解困難、應(yīng)用場景中一直存在的噪聲干
2、擾及遮擋、復(fù)雜背景中的物體識別和姿態(tài)求解困難等不利因素。因此設(shè)計穩(wěn)定可靠、高效的場景構(gòu)建和場景識別算法在當(dāng)前仍然是一項很有挑戰(zhàn)性的工作。
基于上述研究背景,本文將以構(gòu)建增強現(xiàn)實裝配系統(tǒng)為目標(biāo),研究如何從單目攝像機拍攝的視頻序列中恢復(fù)出場景三維幾何和攝像機運動信息,獲取場景中物體的姿態(tài)并應(yīng)用于裝配指導(dǎo)系統(tǒng)中。本文希望能有效解決在移動增強現(xiàn)實環(huán)境中,虛實融合面臨的配準(zhǔn)準(zhǔn)確性、實時性和魯棒性等問題,促進場景感知在增強現(xiàn)實中的發(fā)展。本
3、文主要工作總結(jié)如下:
針對三維重構(gòu)效率低,后期識別和感知困難的問題,提出了一個基于視頻序列的場景重構(gòu)算法,從圖像序列中恢復(fù)場景的3D稀疏表面結(jié)構(gòu)。算法采用局部集束優(yōu)化方法,不僅可以提高運算效率,還保證了重構(gòu)結(jié)果的精確度和魯棒性。針對視覺重建噪聲多的特點,本文用統(tǒng)計離群值濾波法對場景的重構(gòu)點云進行濾波,可以在不需要增加很多計算代價的條件下有效地過濾大量噪聲,在減少空間點數(shù)量的同時還能夠保持和增強點云的表面特征。
為了獲
4、取虛實融合的正確呈現(xiàn)效果,需要計算移動攝像機在空間的位姿,為此提出了一個高效的基于稀疏光流的攝像機跟蹤算法。特別針對移動攝像機的姿態(tài)在立體場景中求解不穩(wěn)定、效率低等問題,提出了一種基于關(guān)鍵幀簇的跟蹤方法,由稀疏光流對相鄰關(guān)鍵幀的對應(yīng)特征點的位置進行預(yù)測和跟蹤,建立關(guān)鍵幀之間對應(yīng)特征點的匹配約束關(guān)系,利用與這些特征點對應(yīng)的3D點位置,對攝像機位姿進行定位及更新,從而提高攝像機姿態(tài)的求解效率和精度,有效避免配準(zhǔn)漂移問題。
為了識別
5、與理解裝配環(huán)境中出現(xiàn)的真實物體對象,提出了一種基于配準(zhǔn)的3D感知方法。通過驅(qū)動虛擬模型點云,使之與真實場景的點云匹配,利用點云的相似度對場景中出現(xiàn)的真實物體進行感知。為了降低場景點云中噪聲對配準(zhǔn)結(jié)果的影響,提出一個基于密度自適應(yīng)的匹配算法,自適應(yīng)調(diào)整不同來源的點云密度,再提取共面四點描述特征對場景點云和模型點云進行相似度匹配,利用共面四點特征的仿射不變性實現(xiàn)對真實物體的識別。該方法可以減少點云的數(shù)據(jù)量,降低運算復(fù)雜度,還能提高匹配精確度
6、。實驗結(jié)果表明,這種方法能準(zhǔn)確在裝配環(huán)境點云中識別出零部件并能計算出它們的姿態(tài),可用于噪聲條件下增強現(xiàn)實交互應(yīng)用。
構(gòu)建了一個基于單目攝像機的增強現(xiàn)實裝配實驗平臺。該平臺以交互操作任務(wù)為目標(biāo),可以在裝配過程中向操作者提供所需的文字、二維圖像以及三維模型,幫助用戶理解裝配任務(wù),獲得裝配經(jīng)驗;還可以根據(jù)裝配內(nèi)容生成裝配序列和工藝規(guī)劃文件。平臺綜合運用了場景重構(gòu)、攝像機跟蹤以及三維感知方法。實驗驗證了本文算法的實時性、魯棒性以及精確
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于RGB-D攝像機的增強現(xiàn)實系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 單攝像機視線跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于單目視覺的攝像機定位技術(shù)研究.pdf
- 基于三維攝像機的空間場景分割技術(shù)研究.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化的單目攝像機標(biāo)定算法研究.pdf
- 基于單攝像頭跟蹤注冊的增強現(xiàn)實技術(shù)研究.pdf
- 基于深度攝像機的增強現(xiàn)實系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf
- 單目攝像機實現(xiàn)的注視方向估計研究.pdf
- 攝像機定標(biāo)與單視測量技術(shù)研究.pdf
- 增強現(xiàn)實攝像機-IMU相對姿態(tài)的自動標(biāo)定研究.pdf
- 攝像機標(biāo)定技術(shù)研究.pdf
- 單目攝像機場景深度估計及數(shù)字識別算法研究.pdf
- 單目交通視頻場景流估計及其增強現(xiàn)實的研究.pdf
- 全向攝像機標(biāo)定技術(shù)研究.pdf
- 基于深度攝像機的三維場景表面重建關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 大視場單攝像機立體視覺測量技術(shù)研究.pdf
- 基于單目RGB攝像機的三維重建技術(shù)的算法研究與實現(xiàn).pdf
- 基于平面鏡的攝像機標(biāo)定技術(shù)研究.pdf
- 基于單目視覺的增強現(xiàn)實技術(shù)研究.pdf
- 基于單目CCD攝像機的大空間環(huán)境與坐標(biāo)定位.pdf
評論
0/150
提交評論