基于Kinect與單目視覺SLAM的實(shí)時三維重建算法的實(shí)現(xiàn).pdf

1、三維重建是指對三維物體建立適合于計(jì)算機(jī)表示和處理的數(shù)學(xué)模型，是在計(jì)算機(jī)環(huán)境下對數(shù)學(xué)模型進(jìn)行處理、操作和分析其性質(zhì)的基礎(chǔ)，也是在計(jì)算機(jī)中建立表達(dá)客觀世界的虛擬現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵技術(shù)，其廣泛應(yīng)用于移動機(jī)器人自主導(dǎo)航、航空及遙感測量、工業(yè)自動化系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖像、虛擬現(xiàn)實(shí)等各個領(lǐng)域。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最熱門的研究方向之一，三維重建技術(shù)得到了研究者越來越多的關(guān)注。
　　 本文基于移動機(jī)器人的同步定位與地圖創(chuàng)建(Simultaneous Locali

2、zation and Mapping，SLAM)算法，引入Kinect獲得三維場景的深度信息，實(shí)現(xiàn)基于計(jì)算機(jī)視覺的室內(nèi)場景的實(shí)時三維重建，主要完成了以下工作:
　　 (1)本文針對SLAM系統(tǒng)中視覺路標(biāo)的獲取進(jìn)行了研究，分析對比常用的Harris角點(diǎn)檢測、SIFT角點(diǎn)檢測、SURF角點(diǎn)檢測以及FAST角點(diǎn)檢測方法，針對實(shí)時三維重建系統(tǒng)的特點(diǎn)，選用FAST角點(diǎn)檢測獲得環(huán)境中的自然視覺路標(biāo)來實(shí)時矯正SLAM算法定位的累積誤差。

3、>　　 (2)論文對基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter，EKF)的單目視覺SLAM算法的進(jìn)行了深入研究，其中包括EKF原理、SLAM系統(tǒng)模型，構(gòu)建了基于EKF的單目視覺SLAM框架，在此基礎(chǔ)上給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果并進(jìn)行了相關(guān)的數(shù)據(jù)分析。
　　 (3)在三維重建系統(tǒng)中，本文引入深度攝像機(jī)Kinect來獲得環(huán)境深度圖，闡述了Kinect工作的基本原理，構(gòu)建了基于Kinect與EKF-SLAM的實(shí)時三維重建框