基于自然特征與陀螺儀的移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)研究.pdf

1、隨著我國智能移動設(shè)備的普及，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用獲得了更廣闊的空間，越來越受到研究者的重視。針對目前單目視覺定位技術(shù)（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的三維注冊技術(shù)）大多依賴人工標(biāo)記或CAD模型、受限于圖像質(zhì)量且應(yīng)用空間狹小的情況，在借鑒文獻(xiàn)研究方法的基礎(chǔ)上，本文研究了一種移動平臺上基于自然特征的單目視覺SLAM方法，并提出了一種自主的單目視覺SLAM/SINS組合定位方法，利用智能手機(jī)搭載的單目攝像頭和MEMS慣導(dǎo)元件，在移動平臺實(shí)現(xiàn)了陌生環(huán)境下的實(shí)時制圖與跟

2、蹤，并將其應(yīng)用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)三維注冊，演示了跟蹤的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。論文的主要研究工作包括:
　　1.提出了一個單目視覺SLAM/SINS松組合模型，在傳統(tǒng)基于慣導(dǎo)與視覺的SLAM基礎(chǔ)上，將視覺SLAM獨(dú)立為黑盒，僅將其輸出的位姿與慣導(dǎo)數(shù)據(jù)一起進(jìn)行濾波計(jì)算，降低非線性濾波時數(shù)據(jù)的耦合。同時提出了單目視覺SLAM米制單位比例估計(jì)方法，以估算視覺輸出的位置單位與米制單位之間的比例。
　　2.研究了一種基于環(huán)境特征的單目視覺SLAM方法

3、。將傳統(tǒng)的SLAM方法分為并行的追蹤與制圖兩個過程。在使用五點(diǎn)算法根據(jù)自然特征確定相機(jī)本質(zhì)矩陣對系統(tǒng)進(jìn)行初始化之后，一個前景從實(shí)時圖像中篩選出關(guān)鍵幀，根據(jù)相機(jī)運(yùn)動模型計(jì)算相機(jī)位姿，而一個后臺進(jìn)程則不斷地通過極線搜索將新的特征點(diǎn)插入地圖并利用光束法平差對其進(jìn)行優(yōu)化。
　　3.實(shí)現(xiàn)了融合慣導(dǎo)與視覺數(shù)據(jù)的非線性卡爾曼濾波器，根據(jù)SLAM與SINS系統(tǒng)在時空上的互補(bǔ)性，將SLAM的輸出作為觀測量，SINS的解算結(jié)果作為狀態(tài)量，通過視覺來修

4、正慣導(dǎo)隨時間的漂移，并利用SINS輔助SLAM進(jìn)行誤跟蹤檢測。在設(shè)備靜止時，濾波器根據(jù)視覺SLAM輸出數(shù)據(jù)快速標(biāo)定加速度計(jì)測量值的重力分量與靜態(tài)漂移。當(dāng)視覺系統(tǒng)因?yàn)檎趽酢?qiáng)曝光、模糊、特征稀少等原因無法正確輸出時，濾波器使用慣導(dǎo)數(shù)據(jù)持續(xù)預(yù)測設(shè)備位姿，為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的三維注冊過程，提供穩(wěn)定的跟蹤。
　　4.構(gòu)建了基于移動平臺的組合定位系統(tǒng)，開發(fā)了相關(guān)軟件，分別進(jìn)行了單目視覺SLAM/SINS濾波器收斂實(shí)驗(yàn)、靜態(tài)穩(wěn)定性試驗(yàn)和位移估計(jì)試驗(yàn)，