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面向大型移动机器人的多目视觉三维地图重建方法研究

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面向大型移动机器人的多目视觉三维地图重建方法研究

作者：丁宏哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

大型移动机器人作为室外特种机器人之一,其应用范围广、涉及行业多,将视觉技术融合到大型移动机器人的环境感知与自身定位过程,在其高端智能化的发展方向上有着指导性意义。三维地图重建技术也作为实现环境感知中最重要的一环,对于大型... 详细信息

大型移动机器人作为室外特种机器人之一,其应用范围广、涉及行业多,将视觉技术融合到大型移动机器人的环境感知与自身定位过程,在其高端智能化的发展方向上有着指导性意义。三维地图重建技术也作为实现环境感知中最重要的一环,对于大型移动机器人实现自主运动规划与导航避障起着至关重要的作用。然而,大型移动机器人的大尺度下又存在窄视野、大盲区等不利于环境感知的缺点。因此,从扩充视野的角度出发,增加视觉传感器数量,为大型移动机器人提供丰富广阔的视野的同时,研究一种基于多目视觉系统的三维地图重建方法,对其实现自主环境感知尤为重要。为达成这一目标,本文开展以下研究工作:首先,参照实验室现有大型移动机器人的体型结构,本文设计了一套多目视觉系统。建立了多目视觉系统中的双目视觉成像模型、三角测量模型与精度模型,具体分析了相机焦距与基线对视觉测量精度的影响,实现了对多目视觉系统中各组双目相机的选型。为构建的多目视觉系统详细开展了视觉范围分析研究,验证了多目视觉大视野的优越性。其次,基于构建的多目视觉系统,本文提出了一种由局部到整体三维地图重建方法。先通过特征点法和后端图优化实现了准确帧间位姿估计,再通过稠密立体匹配算法实现了实时在线的稠密点云构建,最后完成了局部三维稠密点云地图重建。同时,本文提出了一种由粗到精的两步点云配准方法实现了最终的全局三维稠密点云地图的融合。研究的三维地图重建方法,也是为后续的重建实验提供算法依据。最后,依据多目视觉系统三维地图重建方法,本文开展了系统性室外场景实验与结果分析。搭建了多目视觉系统移动平台,从地图重建效果、地图重建精度、地图重建效率和地图可维护性四个角度综合验证了本文研究方法的有效性与可行性。能够在大型移动机器人室外慢速运动时,为其提供自主运动规划与导航避障的服务。

关键词：大型移动机器人多目视觉三维地图重建点云配准

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基于雷达虹膜回环检测技术的三维地图重建

基于雷达虹膜回环检测技术的三维地图重建

作者：汪赢南京理工大学

学位级别：硕士

移动机器人是机器人领域内的一个重要组成部分,特指能够利用传感器信息完成对周边环境的感知,进而根据理解的信息执行路径规划和运动控制,完成指定任务的一类机器人。近年来,移动机器人可携带的计算设备的计算能力和传感器的测量精度有... 详细信息

移动机器人是机器人领域内的一个重要组成部分,特指能够利用传感器信息完成对周边环境的感知,进而根据理解的信息执行路径规划和运动控制,完成指定任务的一类机器人。近年来,移动机器人可携带的计算设备的计算能力和传感器的测量精度有着明显地提升,也被要求需要在更加复杂的环境下完成更加多元的任务,因此对移动机器人的智能算法也有了更高的要求。移动机器人为完成自主导航的任务,利用自身传感器对环境进行准确的地图构建和精确的定位是最基础的功能模块。随着即时定位和地图构建技术（Simultaneous Localization and Mapping、SLAM）的各种算法的提出,移动机器人自主导航技术得到了巨大的发展。本文主要研究基于雷达虹膜回环检测技术的三维地图重建,主要研究内容如下:（1）本文针对三维激光雷达提出了一种新颖的回环检测算法,叫做激光雷达虹膜算法。该算法首先对三维雷达点云鸟瞰图编码,采用极坐标系表示,展开得到激光雷达虹膜图像,然后对其进行一系列滤波和阈值操作得到二值化的特征图像,在进行特征图像匹配的时候,利用相位相关法来估计激光雷达虹膜图像的水平偏移量,以消除移动机器人朝向的影响,最后根据两帧二值化特征图像间的汉明距离来判断是否为回环。采用相位相关法求得的偏移量可以为后续几何配准提供旋转初值。与其他现有的方法相比,本文在五个道路场景下验证了激光雷达虹膜算法的高效性。（2）本文研究了基于惯性测量单元（IMU）、激光雷达等多传感器融合的里程计算法,分别尝试了松耦合和紧耦合的方法,其中基于松耦合的方法只是将IMU数据用于初值的先验,而基于紧耦合的方法会采用因子图的方法同时利用IMU和激光雷达的测量信息优化求解系统状态量。此外,本文将激光雷达虹膜回环检测算法应用到了完整的即时定位与地图构建系统。在不同的数据集上验证了基于紧耦合算法的有效性,并且利用该系统完成了校园内三维点云地图的重建。

关键词：雷达虹膜回环检测传感器融合三维地图重建

基于Kinect的室内环境三维地图创建的研究与应用

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基于Kinect的室内环境三维地图创建的研究与应用

作者：梁爽北京工业大学

学位级别：硕士

计算机视觉是人们利用计算机与其相关设备获取和处理自然信息来实现对生物视觉系统进行模仿的科学。三维地图创建长期以来在计算机视觉领域的热点研究方向中占据着重要地位。传统三维地图创建技术的设备昂贵、工作复杂、成本偏高,并且... 详细信息

计算机视觉是人们利用计算机与其相关设备获取和处理自然信息来实现对生物视觉系统进行模仿的科学。三维地图创建长期以来在计算机视觉领域的热点研究方向中占据着重要地位。传统三维地图创建技术的设备昂贵、工作复杂、成本偏高,并且速度与精度也存在提升空间。因此,如何降低三维地图创建的成本、提高三维创建的速度与精度、简化三维重建的操作具有很高的研究价值和良好的应用前景。本论文主要进行了基于Kinect的室内环境三维地图创建与相关应用的研究。本文将首先对Kinect V2各项功能及基本原理进行介绍与分析,通过Kinect V2获取三维地图创建所需要的RGB图像与深度图像,并根据传感器所获取的RGB图像与深度图像生成每帧的三维点云地图。之后本文通过对不同常用视觉特征检测方法进行对比和分析,最终选择利用同时具备较好精度与较快速度的siftGPU对图像进行特征点的提取与匹配。在三维地图创建过程中,本文首先利用以奇异值为核心的迭代最近点法求解运动估计,同时,为避免通过该方法处理图像特征匹配时仍存在较大误差而导致位姿估计精度低的问题,本文采用随机采样一致的方法对匹配结果进行了进一步的筛选。之后,为处理传感器在不断变化位姿的过程中根据不断更新的关键帧数据来估计自身位姿而产生的误差,本文根据经过回环检测所得到的数据利用对姿态图进行图优化的方法得出最终位姿,拼接出精度较高的点云地图与运动轨迹。同时,对于三维地图创建在日常生活中的实践,本文设计了一种便于获取房屋结构信息的三维全景看房系统,该系统通过获取房屋室内环境真实数据创建三维模型供用户获取流畅的室内环境真实三维结构信息和彩色信息,有效展示了基于Kinect的室内环境三维地图创建在日常生活应用领域的作用。

关键词：三维地图重建 Kinect 点云地图 siftGPU 图优化

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平面参数空间的实时三维点云配准方法

高技术通讯 2017年第4期27卷 351-358页

作者：王力宇曹其新王雯珊上海交通大学机器人研究所机械系统与振动国家重点实验室上海200240

针对具有多平面结构的室内环境的三维定位和环境建模,提出了一种在平面参数空间进行配准的实时三维点云配准方法。该方法首先使用一种改进的三维霍夫变换算法快速提取点云中的平面特征,然后使用迭代算法在平面的参数空间中寻找最近平面... 详细信息

针对具有多平面结构的室内环境的三维定位和环境建模,提出了一种在平面参数空间进行配准的实时三维点云配准方法。该方法首先使用一种改进的三维霍夫变换算法快速提取点云中的平面特征,然后使用迭代算法在平面的参数空间中寻找最近平面,最后使用这些平面的对应关系来估计两帧点云之间的位姿变换关系。在一个实验室场景中进行的对比实验表明,该算法能够达到与传统迭代最近点(ICP)算法相似的精度,而且速度大大提升。在仅使用普通笔记本CPU的情况下即可实现实时的点云拼接。

关键词：点云配准平面提取霍夫变换三维地图重建迭代最近点(ICP)

一种基于光度信息和ORB特征的建图SLAM

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华东理工大学学报（自然科学版） 2021年第3期47卷 331-339页

作者：李晨玥张雪芹曹涛华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 上海空间智能控制技术重点实验室上海201109 上海航天控制技术研究所上海201109

针对同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统经常因为相机抖动及场景结构单一等问题而导致跟踪失败的情况,以及重建三维地图的任务,提出了一种混合SLAM方法(R-ORB SLAM)。该方法采用一种基于光度误差的位姿粗... 详细信息

针对同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统经常因为相机抖动及场景结构单一等问题而导致跟踪失败的情况,以及重建三维地图的任务,提出了一种混合SLAM方法(R-ORB SLAM)。该方法采用一种基于光度误差的位姿粗略估计作为特征视觉里程计的先验,在ORB-SLAM2跟踪失败的情况下,使用该结果参与位姿估计。同时,在建图模块,对由每个关键帧点云拼接得到的全局点云地图使用VoxelGrid滤波器进行下采样,得到去除冗余点的稠密三维点云地图。通过对三维点云地图使用Poisson算法实现表面重建,得到三维地图模型。在两个流行的公开数据集上的实验结果表明,本文方法能有效解决跟踪失败问题,实现三维地图重建,具有较高的跟踪精度与重建精度。

关键词： RGB-D SLAM 光度误差特征法三维地图重建

基于Kinect的密集视觉里程计SLAM算法研究

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基于Kinect的密集视觉里程计SLAM算法研究

作者：刘静雯西安电子科技大学

学位级别：硕士

同步定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）问题是移动机器人实现自主导航与避障的基础。目前解决SLAM问题大多采用基于滤波的方法和基于图的方法。发展比较迅速的是基于图的SLAM方法,其可分为前端、后端两个部... 详细信息

同步定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）问题是移动机器人实现自主导航与避障的基础。目前解决SLAM问题大多采用基于滤波的方法和基于图的方法。发展比较迅速的是基于图的SLAM方法,其可分为前端、后端两个部分,前端主要负责环境图的构建,后端负责环境图的优化。密集视觉里程计算法（Dense Visual Odometry SLAM）是一种基于图的SLAM解决方案,与近几年来比较流行的基于视觉特征点的稀疏视觉里程计算法不同,密集算法充分利用了图像的信息,密集视觉里程计算法是基于光的一致性假设的,即对于同一个世界点P,它在不同角度的照相机所拍得的图像中的光照强度是一样的。首先,本文研究分析了目前的DVO SLAM（Dense Visual Odometry SLAM）方法的原理与流程。我们分别从原理上和实验结果中分析其复杂度及其实时性能,发现了其复杂度高、实时性能不够好的问题。所以本文经过分析原DVO SLAM方法找出了相应的改进部分,包括关键帧选择、图像预测和后端优化这三个部分。其次,本文针对原算法中的三种关键帧策略不能很好的平衡效率和性能之间关系的问题,提出了一种新的基于有效像素点的策略来进行关键帧的选择。同时,针对原密集算法预测图像精度不高的问题,本文提出了一种更加精确的像素插值法运用到算法中以提高图像预测的精度。然后通过实验分析出原方法对于包含错误闭环约束的数据集表现不好的原因,我们在后端优化部分采用能够剔除错误闭环约束的动态协方差缩放算法。最后,在经过一系列的在标准数据集上的实验之后,我们证明了本文介绍的密集视觉特征的方法的可行性和有效性,相比于其他基于稀疏视觉特征的方法在效果和效率上都有较大的提高,同时,我们在原算法的基础上所作出的改进也很好的提高了算法的性能。

关键词：三维地图重建 DVO SLAM Kinect ROS 图像处理

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水电站继电巡检机器人导航技术研究

水电与抽水蓄能 2020年第2期6卷 52-57页

作者：曲鸿春刘邦蒋冬魏萌王亚坤国网安徽省电力有限公司亳州供电公司安徽省亳州市236000

继电保护装置是保护水电站的重要方式。如果水电站存在安全问题,需要尽快消除故障电路并尽量减少安全问题,以最大限度地提高水电站的安全性。本文首先对水电站继电保护装置进行了基础分析,提出了对继电保护装置的重要性以及管理中存在... 详细信息

继电保护装置是保护水电站的重要方式。如果水电站存在安全问题,需要尽快消除故障电路并尽量减少安全问题,以最大限度地提高水电站的安全性。本文首先对水电站继电保护装置进行了基础分析,提出了对继电保护装置的重要性以及管理中存在的问题;其次,介绍了复杂动态工作环境下水电站继电巡检机器人导航方法,混合巡逻机器人混合导航和地图重建的基本方法;再次,介绍了巡检机器人的机械结构和软件平台,分析了巡检机器人的差分模型。对可视化机器人的数据特征以及应用范围进行分析。建立了环境特征导航图像和导航机器人导航,最后讨论了水电站继电保护装置管理核心对策,从根本上避免了水电站继电的问题,更好地完善继电机器人监测的性能,提出相应的观点与核心措施。继电器检测机器人具有良好的性能,已提出若干核心措施。

关键词：水电站视觉导航导航定位三维地图重建继电保护