面向复杂环境的增强现实混合跟踪注册方法

发布时间：2020-11-05 12:31

　　 随着大规模生产制造逐渐被大规模定制所取代,制造过程受到了新的挑战。面对越来越复杂的制造过程,人工操作仍然在特定场景下占据着重要的位置。但是,人工操作仍然存在着易出错、标准化程度相对较低和操作熟练度要求高等问题。增强现实是一种能够把虚拟信息与真实环境无缝结合以得到真实环境信息增强的可视化和人机交互技术,更符合人类的认知和学习方式,能够为人工操作提供更有效的培训和指导。由于操作过程中人的观察角度是不受任何限制的,因此被操作目标在观察者视角中可能处于尺度、旋转、视角、遮挡、离开视野和模糊等多种变化组合的复杂环境,环境中的背景是存在各种其他干扰物体的复杂背景而非单一背景。目前增强现实的核心三维注册技术在这样的复杂环境还存在精度较低、跟踪稳定性较差等问题,导致错误显示或视觉效果不佳,制约着增强现实技术在各个领域特别是工业领域的应用。针对上述问题,论文采用改进后的ORB和LK混合跟踪注册的方法提高在复杂环境下的三维注册稳定性。具体研究内容如下:(1)改进的ORB特征点方法。研究了ORB特征点方法的提取、描述和匹配方法原理和不足。提出了使用非线性尺度空间取代高斯金字塔并改善尺度不变性的问题并研究了其计算和构造方式。研究了自适应非极大值抑制的方法取得更加分散的ORB特征点并减少ORB特征点冗余的问题。对改进前后的ORB方法进行了对比。(2)改进的Lucas Kanade跟踪方法。研究并分析了LK跟踪方法的原理以及三种优化求解的方法以及LK方法的不足。针对LK方法抗光照变化稳定性较差的问题,研究了非线性局部描述子与LK方法结合以及实现上的改进。研究了前向后向错误检测方法评估特征点跟踪结果并剔除错误跟踪点。(3)基于一致性投票的混合跟踪方法。提出了ORB和LK方法同时对目标进行跟踪和数据融合的方法。基于一致性投票的方式对融合的数据进行投票与聚类,得到阈值内最大数目的聚类后并舍弃其他聚类得到最终的跟踪结果实现三维注册。(4)数据集实验与工程环境实验。在自然环境跟踪数据集中验证论文方法在复杂环境下的尺度变化、旋转变化、视角变化、运动模糊、遮挡和目标离开视野的性能。在AR辅助布线系统中验证论文方法对基站线束设备的跟踪性能。
【学位单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TH16;TP391.9
【部分图文】：

c) 装配指导的应用图 1-1 增强现实在制造过程中的应用Fig. 1-1 AR application in manufacturing process现实环境中，用户可以同时得到真实和虚拟信息的目标。除此之外，在装配过程中由于可以重复利型，增强现实技术还有利于缩短产品开发设计与生的自由度和灵活性，适应大规模定制的制造的装已经广泛被应用于各个领域，但是现阶段大多数应为产品被真正的用户所使用。解决方案的可扩展产品化需要考虑的因素。增强现实技术本身也有人的观察视角是不受限制的，观察者可以从多个因此，被操作的目标虽然本身没有移动，但是在视角、目标被遮挡、目标离开视野和运动模糊等

ARToolkit标志和ARTag标志Fig.1-2ARToolkitmarkerandARTagmarker

图 1-4 基于自然特征的三维注册方法Fig. 1-4 3D registration method based on natural feature特征的方法，如区域特征[27]、特征点[28]和模型特较低和对环境依赖性高等问题。2008 年 Daniel ，在移动设备上实现了基于特征点的三维注册方法跟踪方法更进一步提升了运算效率[31]。、BRISK[33]等特征点方法和 BRIEF[34]和 FREAK[35点的方法在实时性上有了很大的改善，特征点的问题，成为了典型的自然特征三维方法。
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本文编号：2871642