基于TOF攝相機(jī)的三維點(diǎn)云地圖構(gòu)建研究.pdf

1、三維點(diǎn)云地圖在石油鉆探、礦難救援、虛擬現(xiàn)實(shí)、三維環(huán)境下目標(biāo)識(shí)別、機(jī)器人導(dǎo)航定位領(lǐng)域得到了廣泛地應(yīng)用。應(yīng)用基于飛行時(shí)間法(Time-Of-Flight,TOF)的攝相機(jī)構(gòu)建三維點(diǎn)云地圖技術(shù)是當(dāng)前國(guó)外研究的熱點(diǎn)之一。然而此類攝相機(jī)采集的灰度圖像存在畸變,深度數(shù)據(jù)存在誤差,將影響三維點(diǎn)云地圖的構(gòu)建精度。同時(shí)構(gòu)建三維點(diǎn)云地圖需要合適的拼接算法,然而經(jīng)典的迭代最近點(diǎn)(the Iterative Closest Point,ICP)拼接算法存在計(jì)算

2、速度慢、易陷入局部極小點(diǎn)等問(wèn)題,針對(duì)這一情況本文結(jié)合TOF攝相機(jī)的特點(diǎn)進(jìn)行了相關(guān)研究。
　　針對(duì)該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用特點(diǎn),為提高三維點(diǎn)云地圖的精度,本文首先針對(duì)攝相機(jī)拍攝的灰度圖片存在的畸變采用張正友標(biāo)定法進(jìn)行標(biāo)定與矯正。并根據(jù)溫度、曝光時(shí)間、系統(tǒng)誤差、混合像素等影響距離數(shù)據(jù)精度的因素分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析,提出誤差補(bǔ)償方法。
　　然后對(duì)標(biāo)定補(bǔ)償后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接,同時(shí)研究了基于特征點(diǎn)匹配的拼接算法和ICP拼接算法?；谔卣鼽c(diǎn)匹

3、配的拼接算法主要過(guò)程為提取相鄰兩幀灰度圖像的特征點(diǎn),將特征點(diǎn)進(jìn)行匹配形成匹配集合,將匹配集合中誤匹配的點(diǎn)對(duì)應(yīng)用多種濾除方法進(jìn)行濾除,利用過(guò)濾后的匹配集合計(jì)算相對(duì)位姿變換矩陣,進(jìn)而用于兩幀點(diǎn)云的拼接。對(duì)ICP算法應(yīng)用kdtree搜索和體素柵格法降采樣進(jìn)行了效率方面的改進(jìn),利用特征點(diǎn)匹配算法為ICP賦初值避免ICP陷入局部極小點(diǎn)。
　　通過(guò)標(biāo)定補(bǔ)償補(bǔ)償前后的對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證標(biāo)定補(bǔ)償?shù)淖饔?通過(guò)兩幀數(shù)據(jù)拼接實(shí)驗(yàn)比較兩種拼接算法誤差情況,采取