基于激光與視覺(jué)信息融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與場(chǎng)景重建方法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與場(chǎng)景重建作為視頻監(jiān)控和三維地圖構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)，是進(jìn)行實(shí)時(shí)導(dǎo)航避障與路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)。它們作為環(huán)境感知任務(wù)的子問(wèn)題，與機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、無(wú)人車、體感游戲等領(lǐng)域的發(fā)展密不可分，是人類智能生活的一部分。當(dāng)前對(duì)該問(wèn)題的研究多基于單一的視覺(jué)或激光傳感器，受限于其視野范圍、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)豐富度以及實(shí)時(shí)性和抗干擾性等局限，往往難以滿足實(shí)時(shí)的多任務(wù)場(chǎng)景需求。本文以激光信息和視覺(jué)信息的相互補(bǔ)充與約束，設(shè)計(jì)了一個(gè)可以同時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與場(chǎng)景重

2、建的感知系統(tǒng)，并對(duì)上述兩個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。主要內(nèi)容如下:
　　1、對(duì)比分析了多傳感器硬件平臺(tái)Multisense-SL中激光與視覺(jué)傳感器在各項(xiàng)性能上的差異，論證了兩者的融合在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景感知問(wèn)題上的合理性;并基于ROS軟件平臺(tái)的消息發(fā)布與訂閱模式，設(shè)計(jì)了可以同時(shí)進(jìn)行多項(xiàng)實(shí)時(shí)感知任務(wù)的融合框架。
　　2、針對(duì)基于視覺(jué)的背景減除法進(jìn)行的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的“背景顯露區(qū)域”誤判問(wèn)題和三維前景提取的不完整性問(wèn)題，提出了一種特征層下的融

3、合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。以基于視覺(jué)分揀出的激光前景點(diǎn)為啟發(fā)信息，進(jìn)行二維圖像鄰域搜索下的三維距離約束的前景聚類，同時(shí)得到了二維圖像前景圖和三維空間前景點(diǎn)云。在完整提取前景對(duì)象的同時(shí)有效的抑制了“背景顯露區(qū)域”的誤判。
　　3、針對(duì)激光與視覺(jué)數(shù)據(jù)底層融合的噪音問(wèn)題和直接通過(guò)傳感器間外標(biāo)定關(guān)系配準(zhǔn)的點(diǎn)云“失配現(xiàn)象”，在進(jìn)行場(chǎng)景的融合重建中進(jìn)行了優(yōu)化。在預(yù)處理階段提出了視場(chǎng)約束、時(shí)效約束和遮擋約束，有效地濾除了絕大部分雜點(diǎn);并在融合優(yōu)化階段