基于Kinect與PCL的三維重建系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著智能機器人的不斷發(fā)展，機器人工作的環(huán)境日趨復雜，機器人對周圍環(huán)境感知與認識的功能要求越來越高，機器人視覺也成為世界各國學者研究的熱點之一。然而三維重建技術(shù)是機器人視覺研究中的一個重點，三維重建技術(shù)在機器人視覺領(lǐng)域有實際的應(yīng)用意義。利用三維重建技術(shù)對某一物體或者對周圍環(huán)境進行模型的重建，可以使機器人對目前所處的環(huán)境作出判斷，實現(xiàn)機器人自主控制或者遠程控制。但是一直以來，由于點云數(shù)據(jù)獲取手段的昂貴，嚴重阻礙了三維重建技術(shù)在各個行業(yè)發(fā)展應(yīng)

2、用。因此本文對普遍的三維重建技術(shù)進行研究，提出了并構(gòu)建了基于Kinect與PCL的低成本而且高效的三維重建系統(tǒng)，本系統(tǒng)點云處理階段是利用程序自動化處理的，并在重建的點云去噪階段提出了自己一些改進的算法，并進行了實驗驗證。
　　本文對目前三維數(shù)據(jù)測量技術(shù)和點云數(shù)據(jù)的處理現(xiàn)狀進行了研究，主要包括點云獲取方式、點云去噪、點云特征提取、點云配準、曲面重建等，本文主要完成的工作如下：
　　(1)對目前點云數(shù)據(jù)獲取方式現(xiàn)狀進行研究，提出

3、基于Kinect的點云獲取方式。對Kinect的軟件系統(tǒng)進行深入的研究，并編程調(diào)用函數(shù)實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)的獲取，實現(xiàn)了低成本的目的。
　　(2)首次將PCL引入到本系統(tǒng)，并利用PCL對點云進行處理，PCL是國外研究的熱點，但是目前國內(nèi)的研究幾乎為零，PCL將是以后三維重建的一個重要工具。深入研究PCL庫的內(nèi)容。
　　(3)對點云數(shù)據(jù)的去噪方法進行研究，針對距離目標物體點云很近的雜亂點與遠處的噪聲群去除難點，提出來基于距離統(tǒng)計的去噪

4、方法，實現(xiàn)了目標物體遠與近的雜亂點的高效去除，并接著對點云數(shù)據(jù)在保留原始結(jié)構(gòu)的前提下實現(xiàn)了快速的、有效的精簡。
　　(4)深入研究點云特征提取的理論，提出利用點特征對點云進行特征提取的方法，并利用PCL庫編程實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)特征的提取目的。
　　(5)在點云數(shù)據(jù)配準部分，對最近點迭代法ICP進行研究，借助PCL實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)的配準功能，在曲面重建部分在并對三角剖分原理理論進行研究學習，利用MLS方法對點云數(shù)據(jù)重采樣，并利用貪婪三角