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人工智能-机器学习-面向移动机器人视觉导航的三维环境重建技术研究.pdf
人工智能-机器学习-面向移动机器人视觉导航的三维环境重建技术研究.pdf
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人工智能-机器学习-面向移动机器人视觉导航的三维环境重建技术研究.pdf
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面向移动机器人视觉导航的三维环境重建技术研究
Research
on
3d
Reconst
ructio
n
Technology
for
Visual
Navigation
of
Mobile
Robot
浙江理工大学硕士学位论文
面向移动机器人视觉导航的三维环境
重建技术研究
摘要
随着计算机视觉的快速发展
，
基于视觉的三维重建问题在移动机器人导航领域越来越
备受关注
。
视觉传感器相对于传统的激光传感器
，
价格上更具有优
势
，
质量上更轻量化
,
同时数据包含的
信息量也更大
。
年
和
的出现
，
使得
基于单目视觉的重建成为近两年的热点
。
相比于多目视觉系
统
，
单目在装配和价格上有明
显优势
。
本文以普通单一摄像机为唯一数据来源
，
构建了一套完整的移动机
器人环境三维
重建系统
，
并得到机器人运动的轨迹
，
利于后续移动机器人视觉导航的研
究开展
。
本文采用基于图像特征点的方法
，
主要包括图像匹配
、
运动轨迹求
解
、
环境三维重建
三大部分
。
在第一部分
中
，
对运动过程中相机获得的二维图
像进行
特征匹配
，
通过
本质矩阵求解相机的旋转和平移矢量
，
获得相机的外参矩阵
，
同时对
和
算法进
行了对比
。
为了获得更
好匹配关系
，
增加了误匹
配剔除过程
，
并对
算法做出了
改进
，降低了算法的执行时间
，
保证了匹配正确率
。
对于单目所存在的尺度问题也
进行了
详细的说明
。
在轨迹求解部分
，
采用增量式方法根
据相机的外参矩阵
得到运动轨迹
，
最后
为了解决因累积误
差所带来的轨迹漂
移问题
，
加入局部回环
，
采用图优化方法
，
利用
库实现
捆集优化
。
在三维点云重建部
分
，
通过三角测量法获得三维空间
点坐标
，
然后利用
点云库进行可视
化
，
得到了稀疏的点云三维
模型
。
为了使点云模型
可视性更强
，
引入了
算法
，
建立相对稠密的重
建
。
整个系统涉及到了计算机
视觉
、
矩阵论
、
空间几何
、
光学
、
软件工程等多个领域
，
汇编以
为编程语言
，
涉及
等第三方库
。
本文的实验内容主要贯穿于每一章最后
，
对各个部分的
内容都设计了
相应的实验流
程,
通过测试获
得相关数据
，
并加以对比分
析
，
例如
和
的对比，
以及稀疏和
稠密的
对比等
。
由于单目无法得到尺度信息
，
在轨迹求解部分采
用由具有高精度
设备获得的
数据集
，
以真实数据作为尺度
，
对比分析轨迹的
求解误差
。
稀疏点云重
建则以图像
特征明显的棋盘图
像为原始图像集
。
实验表明
，
整个三维重建体系
可以得到较好的运
动轨
迹和可视性较
好的三维重建
结果
。
关键词
：
计算机视觉
；
三维重建
；
运动轨迹
浙江理工大学硕士学位论文
面向移动机器人视觉导航的三维环境
重建技术研究
Abstract
浙江理工大学硕士学位论文
面向移动机器人视觉导航的三维环境
重建技术研究
浙江理工大学硕士学位论文
面向移动机器人视觉导航的三维环境
重建技术研究
目录
摘要
目录
第一章
绪论
课题背景
研究现状
三维地图表现形式
基于视觉的三维重建
技术
课题研究内容
论文的内容
和组织结构
第二章
图像的特征提取和匹配
常见的图像特征点算法
算法
算法
算法
和
算法
算法
算法
图像匹配实验
误匹配剔除
误匹配剔除的意义
变换矩阵
算法
改进的
算法
误匹配剔除实验
本章小结
iv
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