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Real-time and Robust Odometry Estimation Using Depth Camera for Indoor Micro Aerial Vehicle

Real-time and Robust Odometry Estimation Using Depth Camera ...

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第26届中国控制与决策会议

作者： Zheng Fang Lei Zhang State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries Northeastern University

ISBN: (纸本)9781479937097

Real-time, robust and precise estimation of a robot’s ego-motion is a crucial requirement for higher level tasks like autonomous navigation. In this paper, a real-time and robust odometry estimation system for indoor micro aerial vehicle（MAV） is developed by only using the point cloud generated from the depth camera. First, local surface normal features are used to select points with most constraints. Then, an improved iterative closest point method is used to calculate the relative transformation, which is robust against sensor noise and outliers. To further improve the robustness of the estimation, this paper constructs a local point cloud map and compares current point cloud to the local map. Besides, ground plane is also used to simplify the 6DOF estimation problem as a 3DOF estimation problem, which not only reduces the drift but also improve the estimation speed. To validate the performance of the proposed method,we compared our method to several visual odometry methods using different kind of real dataset. The experiment results show that depth only odometry can achieve similar estimation results as state of the art visual odometry methods.

关键词： Depth Camera Point Cloud Odometry Estimation sparse icp Surface Normal Plane Detection

来源： cnki会议评论

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三维耳廓点云形状特征提取及匹配

三维耳廓点云形状特征提取及匹配

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作者：王璐辽宁师范大学

学位级别：硕士

随着因特网络技术的逐步提高,网络与人们的工作、学习、生活紧密相连,网络安全问题成为人们越来越关注的焦点。生物识别技术能够避免传统的身份鉴别方式中易忘记、易丢失、易损坏等缺陷,提高了身份鉴别方式的可靠性。耳廓识别技术是近... 详细信息

随着因特网络技术的逐步提高,网络与人们的工作、学习、生活紧密相连,网络安全问题成为人们越来越关注的焦点。生物识别技术能够避免传统的身份鉴别方式中易忘记、易丢失、易损坏等缺陷,提高了身份鉴别方式的可靠性。耳廓识别技术是近几年来生物识别技术中的新宠,与其他生物识别技术相比具有明显的优势。本文针对三维耳廓点云模型的识别技术进行了相关的研究,其主要工作如下:(1)介绍了经典icp算法,以及sparse icp、ICNP、EM-icp三种改进算法的基本原理与算法流程,分析并比较各算法的优势与不足。将这四种迭代最近点算法应用到三维耳廓模型的配准中,对比四种算法的配准效果、配准效率以及配准精度。(2)首先对三维耳廓点云模型进行预处理,调整数据库中所有耳廓点云模型的位置与姿态,然后根据Iannarelli分类系统提取三维耳廓模型中四个局部特征区域,利用sparse icp算法对三维耳廓点云模型的局部特征进行匹配,根据耳廓模型之间对应点间的距离判断差异度,最终达到识别的效果。(3)利用D2形状分布算法对耳廓全局形状特征进行描述,首先将三维点云模型三角划分成若干个三角形,随机抽取三角形,计算该三角形上的随机点,统计若干个随机点之间的欧式距离分布情况,进而构成该模型的D2形状分布直方图,基于最小二乘法将离散的形状分布直方图拟合为形状分布曲线。利用概率密度函数的Minkowski L1范数方法对耳廓模型的形状分布曲线进行比较。通过实验分析结果,D2形状分布算法对三维点云的形状描述不受分辨率、模型位置、模型姿态等影响,适用于三维耳廓识别。

关键词：耳廓识别 sparse icp D2 三维形状描述

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