動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于視覺(jué)的自運(yùn)動(dòng)估計(jì)與環(huán)境建模方法研究.pdf

1、環(huán)境感知與導(dǎo)航定位是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主化與智能化所要解決的最基本的問(wèn)題。由于室內(nèi)GPS信號(hào)的缺失與小型慣性傳感器的誤差漂移，機(jī)器人的室內(nèi)導(dǎo)航與定位面臨著巨大的困難，因此基于視覺(jué)的機(jī)器人三維運(yùn)動(dòng)估計(jì)與環(huán)境建模技術(shù)展現(xiàn)出了重要的研究與應(yīng)用價(jià)值。然而現(xiàn)有的視覺(jué)導(dǎo)航與環(huán)境建模方法都只能在靜態(tài)環(huán)境下正常工作。如果場(chǎng)景中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體，那么它們將成為圖像中的干擾元素，嚴(yán)重影響機(jī)器人的視覺(jué)運(yùn)動(dòng)估計(jì)與其所建立的環(huán)境地圖。
　　因此，本文研究機(jī)器人在

2、含有運(yùn)動(dòng)物體的室內(nèi)動(dòng)態(tài)環(huán)境中，采用基于視覺(jué)的方法估計(jì)機(jī)器人的三維位置與姿態(tài)信息，并建立一個(gè)全局一致且不含運(yùn)動(dòng)元素的靜態(tài)地圖。本文的主要研究工作和貢獻(xiàn)歸納如下。
　　第一，對(duì)RGB-D傳感器的信息預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了深入研究。首先針對(duì)其彩色相機(jī)與紅外相機(jī)分別進(jìn)行內(nèi)參數(shù)標(biāo)定，并對(duì)這兩個(gè)圖像流信號(hào)進(jìn)行空間配準(zhǔn)與時(shí)間同步，以獲取彩色圖像中每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的深度值。其次，深入研究了RGB-D攝像機(jī)的深度測(cè)量原理，并結(jié)合高斯混合模型，對(duì)RGB-D傳

3、感器進(jìn)行不確定度建模，從而獲得像素深度及其三維空間位置的不確定度。
　　第二，針對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的三維視覺(jué)自運(yùn)動(dòng)估計(jì)問(wèn)題，提出了一種新的基于特征區(qū)域分割的RGB-D視覺(jué)里程計(jì)算法。該算法通過(guò)在關(guān)鍵幀與當(dāng)前幀圖像上提取特征并進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配特征點(diǎn)計(jì)算它們之間的位姿變換。為了消除場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)物體的干擾，利用相鄰匹配特征點(diǎn)之間的三維空間距離不變性，將特征點(diǎn)劃分成靜態(tài)與動(dòng)態(tài)區(qū)域，最終只利用靜態(tài)背景區(qū)域的匹配特征點(diǎn)來(lái)估計(jì)攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

4、明，所提出的視覺(jué)里程計(jì)算法在靜態(tài)場(chǎng)景與動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中都能夠獲得準(zhǔn)確的攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)，并且在大范圍動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下，其估計(jì)精度超過(guò)了其它成熟的視覺(jué)里程計(jì)算法。
　　第三，針對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的三維環(huán)境建模問(wèn)題，提出了一種新的靜態(tài)地圖構(gòu)建方法。該方法首先在上述視覺(jué)里程計(jì)算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合閉環(huán)檢測(cè)與全局圖優(yōu)化技術(shù)，建立了一個(gè)完整的同時(shí)定位與建圖算法來(lái)獲取全局一致的關(guān)鍵幀位姿。在地圖構(gòu)建過(guò)程中，為了去除運(yùn)動(dòng)物體的干擾，根據(jù)相鄰關(guān)鍵幀之間的位姿變換對(duì)其匹配