基于激光視覺(jué)數(shù)據(jù)融合的大范圍三維場(chǎng)景重構(gòu).pdf

1、即時(shí)定位與三維場(chǎng)景重構(gòu)一直是智能機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和重點(diǎn)。在重構(gòu)過(guò)程中，視覺(jué)傳感器具有高采樣頻率及能夠采集場(chǎng)景的顏色和紋理信息的特點(diǎn)，但易于受到光照等環(huán)境的影響，而三維激光能夠獲得場(chǎng)景的尺度信息且不受光照等環(huán)境因素的影響，但其數(shù)據(jù)采集頻率較慢，因此本文基于單目視覺(jué)與三維激光的數(shù)據(jù)融合對(duì)即時(shí)定位與三維場(chǎng)景重構(gòu)展開(kāi)了研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了基于圖像與點(diǎn)云角點(diǎn)配對(duì)的聯(lián)合標(biāo)定方法，該方法將散亂的三維點(diǎn)云通過(guò)透視投影獲得一

2、副無(wú)畸變的點(diǎn)云反射值圖像，然后分別提取該反射值圖像與視覺(jué)圖像的角點(diǎn)并建立匹配對(duì)，最后通過(guò)高斯牛頓迭代法求解聯(lián)合標(biāo)定參數(shù)。聯(lián)合標(biāo)定實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明了本文提出標(biāo)定方法的有效性和準(zhǔn)確性。⑵基于慣導(dǎo)信息對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了一定的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，并使用三維點(diǎn)云配準(zhǔn)算法完成了相鄰點(diǎn)云間的位姿校準(zhǔn)。為提升三維重建效率，本文基于改進(jìn)ICP算法解決了海量點(diǎn)云配準(zhǔn)的實(shí)時(shí)性問(wèn)題：首先提取每一幀點(diǎn)云的角點(diǎn)和平面點(diǎn)，利用這些特征點(diǎn)進(jìn)行激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的初配準(zhǔn)；然后將初校

3、準(zhǔn)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與歷史累計(jì)點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，得到精準(zhǔn)的里程計(jì)數(shù)據(jù)和三維重構(gòu)數(shù)據(jù)。為驗(yàn)證算法的有效性和準(zhǔn)確性，分別用理工校園數(shù)據(jù)集、地震救援中心數(shù)據(jù)集和KITTI數(shù)據(jù)集來(lái)測(cè)試了該算法。⑶提出了利用視覺(jué)傳感器的高采樣頻率特性對(duì)激光里程計(jì)進(jìn)行初校準(zhǔn)的方法。該方法對(duì)視覺(jué)傳感器采集到圖像提取Harris角點(diǎn)，并利用KLT算法進(jìn)行角點(diǎn)跟蹤，然后通過(guò)融合激光的尺度信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，為激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行里程計(jì)初校準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)表明該方法有效地解決了快速轉(zhuǎn)彎易于出現(xiàn)