基于RGB-D SLAM算法的室内地图构建研究

发布时间：2020-07-11 16:46

【摘要】：目前,室内地图并不像室外地图一样内容丰富,大部分的室内地图以二维的CAD平面图为主,视觉效果较差,由于对室内地图的研究缺乏系统性的指导原则和统一的标准,室内地图的构建方法以及信息获取程度也没有受到足够的重视,到目前为止还难以辅助人们的日常生活。常规的三维激光扫描仪能够完成室内三维模型的构建,但是激光传感器体积庞大、价格昂贵,并不适用于室内环境,传统的近景摄影测量技术可以通过重复架站的方式完成对环境数据的获取,但是操作繁琐,数据处理费时费力。本文对智能机器人领域的同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术进行深入研究,将SLAM技术应用于测绘领域,解决室内地图的实时构建问题。本文研究定位在搭建廉价的、能够快速检测环境变化的设备,并发展相应的应用,具体研究基于消费级视觉传感器的室内地图实时构建问题,采用微软公司的RGB-D相机Kinect作为环境感知传感器,对SLAM技术展开理论学习并进行相关实验分析。论文主要完成了以下工作:(1)阐述了常用RGB-D类型相机Kinect的针孔相机模型,简要介绍了Kinect相机的组成和深度探测原理。重点研究了产生相机畸变的来源且对其进行数学建模。使用棋盘格对Kinect相机标定得到相机的内部参数和畸变参数,并利用标定后的相机完成了数据的采集实验。获取了标定以后对齐的彩色图和深度图。(2)研究了RGB-D SLAM的理论基础,内容包括:前端视觉里程计中的基于特征点法的相对运动估计,主要对特征检测算子的性能进行对比分析、对ORB算法的提取特征进行初匹配。同时,介绍了传统基于三维相机的视觉里程计实现方法,明确了基于三维点云的ICP算法实现的原理和存在的问题。并对后端图优化以及基于词袋的回环检测流程进行了详细描述。(3)在误匹配剔除方面,本文引入了RANSAC算法的特征点匹配优化方法。同时利用P3P与ICP结合的方式对相机的位姿进行实时的估计,提出了基于SBA算法的视觉里程计的实现方法,用以降低系统的累积误差,保证整个系统的精度和可靠性。并提出了合理的关键帧选择机制来减小视觉里程计的累积误差。本文针对SIFT、SURF、ORB三种视觉里程计中常用的特征检测算法进行了对比实验,从实时性和高效性两方面比较了它们的性能,搭建了RGB-D SLAM系统软硬件实验平台并将不同的特征检测算法应用于RGB-D SLAM,进行了具体的对比试验,利用RANSAC算法剔除误匹配的特征点并与ICP算法相结合,实现了基于特征点的视觉里程计估计。在室内场景下使用Turtlebot机器人进行RGB-D SLAM实验完成了室内环境三维点云地图的实时构建。验证了系统方案的可行性,并利用坐标转换等方式完成了对其精度的评定,实验结果表明点云地图的点位精度为0.0398m,点云地图中特征物的尺寸精度为0.0135m。
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212;P283.7
【图文】：

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室内地图构建流程

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像作特征匹配时复杂运算所导致的局部地图重建延时，同时也在硬件水平上解决单目相机的尺度不确定性问题。Kinect 相机在三维重建中独特的优势使其在多传动测试平台搭建以及机器人在对应图像下位姿求解的应用研究中具有重要的实。 Kinect 相机工作原理深度相机通过向被探测物体发射光线并接受返回信息的方式计算图像中对应深度。按照发射信息的不同，可将探测原理归为两类。一种是根据返回结构光的定距离信息，一种是根据光束的飞行时间探测深度，基于飞行时间探测原理的 K机相比于接收返回图案的方式可以有效避免光照的影响，同时相比于传统激光雷扫描的方式可以获得整幅图像的深度信息，相比之下价格也更具优势，故在本文验中，采用 Kinect 相机作为基础的环境观测传感器进行相关实验。该消费级深度利用视觉传感器输出视觉信息的同时与深度传感器相结合，能够同时获得距离受度信息，输出分辨率为 1920*1080 的 RGB 图像和 512*424 的红外深度图像，使更容易对周围环境进行直接的感官认知和理解。RGB-D 相机除了常规的摄像头之外，还有发射器和接收器。如下图 2-1 所示：

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图 2-2 针孔成像模型Fig.2-2 Pinhole imaging model在由图像恢复物体三维结构的过程中主要涉及世界坐标系、相机坐标系、图像系和图像像素坐标系之间的相互转换。假设现实世界的空间点在世界坐标系下 PW(XW,YW,ZW)，对应的相机坐标系坐标为 PC(X,Y,Z)，相机坐标系以光心 O 为原和 y 轴分别与图像物理坐标系中、轴平行，相机的光轴为 z 轴，并垂直于像平的焦距 f 定义为物理成像平面到相机光心 O 的垂直距离。故空间点对应的图像系的坐标为 (x,y)，单位为 mm，p(u,v)代表该像素在数字信号数组中的行数和列为图像像素坐标系的坐标（单位：px）。

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