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

1、即時(shí)定位與三維場景重構(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)過程中，視覺傳感器具有高采樣頻率及能夠采集場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與三維激光的數(shù)據(jù)融合對即時(shí)定位與三維場景重構(gòu)展開了研究。
　　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)配對的聯(lián)合標(biāo)定方法，該方法將散亂的三維點(diǎn)云通過透視投影獲得一

2、副無畸變的點(diǎn)云反射值圖像，然后分別提取該反射值圖像與視覺圖像的角點(diǎn)并建立匹配對，最后通過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)信息對三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了一定的運(yùn)動補(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)集來測試了該算法。⑶提出了利用視覺傳感器的高采樣頻率特性對激光里程計(jì)進(jìn)行初校準(zhǔn)的方法。該方法對視覺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，然后通過融合激光的尺度信息進(jìn)行運(yùn)動估計(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)