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基于深度学习与视角规划的三维对象建模方法

基于深度学习与视角规划的三维对象建模方法

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作者：王元博大连理工大学

学位级别：硕士

三维重建是机器人领域和计算机视觉中的一个热门的研究课题。传统重建方法通过稠密视角下的帧间匹配来估算相机位姿变化,进而完成重建,因此受限于视角数量、传感器噪声、反射条件等因素的制约,重建的结果可能缺失关键结构,从而影响接下... 详细信息

三维重建是机器人领域和计算机视觉中的一个热门的研究课题。传统重建方法通过稠密视角下的帧间匹配来估算相机位姿变化,进而完成重建,因此受限于视角数量、传感器噪声、反射条件等因素的制约,重建的结果可能缺失关键结构,从而影响接下来的形状分析和交互工作。本文通过引入深度学习方法来弥补这一问题,具体体现在研究扫描视角预测和三维结构预测之间的关联性,并设计统一的深度学习模型实现在三维重建过程中视角规划与三维重建的同步进行,提高重建的准确性和信息获取的效率。首先,为了探讨视角预测和三维结构预测之间的关系,本文提出了基于深度学习与视角规划的三维对象建模的基本模型架构。同时为了验证视角预测对信息获取能力和重建质量的促进作用,本文设计了一个面向多视角图片序列的三维体素重建网络,网络整合了视角预测网络和三维重建网络两个模块,并构建成一个可联合训练的统一架构,在对比实验中取得满意的结果。实验验证明深度学习可以使用少量信息对目标对象的全局结构进行预测,而视角规划可以帮助重建过程高效获取信息与提升重建质量。随后,针对三维体素重建网络在显存占用、形状表达能力和忽略几何结构特性等局限性,本文设计了面向多视角图片几何语义特征的三维点云建模方法。通过融合的语义特征和几何特征来同步进行视角的规划和结构的预测,并使用点云这一更一般化的数据形式来节省显存和计算量,同时更好地表达三维形状的局部细节,最终在实验中取得了更好的细节表达能力与重建准确性。

关键词：计算机视觉三维重建视角规划三维神经网络深度强化学习

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基于移动机器人的建筑物主动重建方法研究

基于移动机器人的建筑物主动重建方法研究

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作者：曹明哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

地面移动机器人因其便捷灵活的运动学特性以及相对较高的载荷与运算平台的性能,被广泛应用在城市运输、安全巡防、灾后救援等场景中。其中,一个重要的任务是令机器人自主地完成对特定建筑物的扫描与重建。该任务的顺利完成是对建筑物完... 详细信息

地面移动机器人因其便捷灵活的运动学特性以及相对较高的载荷与运算平台的性能,被广泛应用在城市运输、安全巡防、灾后救援等场景中。其中,一个重要的任务是令机器人自主地完成对特定建筑物的扫描与重建。该任务的顺利完成是对建筑物完整性评估的前提,在灾后救援与安全巡防场景中有重要的应用。针对上述实际问题,本文提出了一种针对户外场景下的移动机器人面向建筑物的主动重建的方案,通过对户外场景下的建筑物的边境栅格进行建模来规划机器人的下一次的重建视角。并且本文针对户外场景下利用固态激光雷达定位容易丢失的问题,设计了与主动重建路径规划方案耦合的定位系统,能够有效地保证机器人进行主动重建时定位的准确性。本文从底层构建了移动机器人面向建筑物主动重建时所需要的基础硬件机构,在视角规划方面,分析了户外场景下基于建筑物的边境栅格的提取策略,提出了一种在户外场景下传感器数据缺失时的八叉树地图更新策略,能够有效、实时地解决户外场景下边境栅格的更新问题;根据边境栅格的尺寸以及连接关系进行聚类,并且对每个边境栅格的聚类进行视角采样;并基于未知环境的信息增益以及机器人的位姿及定位需求,对每个的视角求得信息增益与对应的打分;最后,对于每个边境栅格聚类的最高得分视角,利用旅行商人算法求得最佳遍历顺序。在定位方面,针对户外场景的空旷以及固态激光雷达的低视场角的特性,本文设计了一个基于因子图优化的定位方案,在机器人从当前位置点行驶到下一个最佳视角点的过程中,利用激光雷达-惯性的紧耦合位姿估计器来估计机器人的位姿;当机器人行驶到下一个视角附近时,通过构建一个局部一致的点云子图,并与全局地图进行配准,给因子图中待优化的位姿添加一元约束;此外,空间上相近的点云子图之间也通过配准,在因子图中添加二元约束,来矫正因为位姿估计器的漂移而导致的累积定位误差。为了验证本系统的可行性,本文对边境栅格提取的方法进行了验证,并且搭建了仿真平台与实物平台,验证了主动重建算法在探索与定位上的鲁棒性与有效性。本文提出的移动机器人面向建筑物的主动重建方法,在增强移动机器人自主能力的方面具有重要的研究意义,在户外救援场景以及自主无人系统中具有潜在的应用价值。

关键词：移动机器人主动重建位姿估计视角规划边境探索

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