基于RGB-D點云數(shù)據(jù)的物體變動識別.pdf

1、物體識別問題一直是機(jī)器人視覺領(lǐng)域的一個重要的研究課題，尤其是室內(nèi)場景下的物體識別更是近年來發(fā)展的一個重要方向。本文以一個基于馬爾科夫假設(shè)的迭代貝葉斯概率模型為基礎(chǔ)，通過計算物體在兩種狀態(tài)下的概率，最終實現(xiàn)室內(nèi)場景中變動物體的識別。
　　本文以兩組三維點云數(shù)據(jù)的匹配為切入點，對如何實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)的空間配準(zhǔn)和空間對齊進(jìn)行分析。在考慮了數(shù)據(jù)處理的精度和速度兩方面因素后，采用了SURF匹配和ICP匹配相結(jié)合的方法，對存在較大偏差的兩幅場景進(jìn)

2、行空間配準(zhǔn)，并對匹配后的實驗效果進(jìn)行了對比分析。實現(xiàn)邊緣對準(zhǔn)后通過提平面算法，并基于區(qū)域擴(kuò)張的平面擬合方法來找到場景中的最大平面，將相應(yīng)的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記。
　　為了解決桌面物體的重構(gòu)問題并盡量提高算法的計算速度，本文采用空間分割的方法將點云投射到空間柵格中，構(gòu)建點模型和面元模型來實現(xiàn)物體重構(gòu)。之后通過面元的合并來減少面元之間的空洞和重疊區(qū)域，實現(xiàn)場景重構(gòu)的優(yōu)化。為了實現(xiàn)對物體變動狀態(tài)的判斷，采用了基于馬爾科夫假設(shè)的迭代貝葉斯公式