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月面三维重建与障碍物识别方法研究

发布时间:2020-05-12 17:05
【摘要】:月球地形环境复杂,在月球表面分布了大大小小的月岩和月坑。月球车在进行科学探测活动中,不仅要具备基本的行进、转弯、采样等功能,还必须具备障碍物识别、路径规划、规避障碍物等初级人工智能。因此探究如何让月球车具有环境感知能力是月球探测的关键技术之一。双目立体视觉系统作为月球车的主要环境感知系统可以通过模拟人眼识别周围环境,进而辅助月球车更好的开展探测任务。本文以我国首辆“玉兔号”月球车为背景,主要研究内容如下:首先研究了双目立体视觉标定算法。在搭建的双目立体视觉平台上分别利用Matlab标定工具箱和VS+Opencv进行标定算法研究。设计了双目立体视觉标定界面,并对两者的标定结果进行对比分析,实验结果表明上述两种标定方法均获得了较高的精度。其次研究了月面障碍物(月岩和月坑)识别方法。主要对最大类间方差法(Otsu)、二维最大类间方差法进行研究与分析,并在此基础上引入粒子群算法(PSO),进而得到改进后的基于粒子群的二维最大类间方差法。利用“玉兔号”科学数据和地面模拟实验照片分别进行了对比实验,并验证了其在月面环境下的适用性。再次研究了双目立体匹配算法。分别研究了基于SURF特征点的稀疏匹配算法和自适应权重稠密匹配算法。其中,利用稀疏匹配算法求出最大视差和最小视差,为后续改进的稠密匹配提供了视差搜索范围,同时利用地面模拟实验图像验证了立体匹配算法的适用性。最后研究了月面环境的三维重建方法。以双目立体视觉系统为基础,结合VS、OpenCV和OpenGL进行了虚拟环境的构建与显示,实现了月面环境的三维重建。
【图文】:

行星,航空航天局,火星探测,计算技术


图 1.1 国外主要的行星车Fig.1.1 The main foreign planet carNASA(美国国家航空航天局)在 MER(火星探测车)三维地形重建系统[11, 12]中引入了云计算技术,通过立体像对的的并行处理、三角剖分和纹理粘贴渲染等,取得了较好的效果,如图 1.2 所示。

效果图,效果图,阴影恢复形状,自增长


- 3 -图 1.2 MER(火星车)重建效果图Fig.1.2 MER (rover) reconstruction renderings内研究现状在计算机视觉领域起步较晚,但随着中国经济的飞速发展和自增长,对计算机视觉技术要求不断提高,国内该领域研究进展著的成果,在某些领域(工业生产线等)得到广泛应用。解放濵,周杨[13]等人根据阴影恢复形状原理提出一种基于单张影像模和光照模拟方法。该方法利用单张 2D 影像中残留的 3D 线索过 SFS 方法对月面三维形貌进行快速重建,采用改进的 Hapk
【学位授予单位】:沈阳理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:V476.3

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本文编号:2660556

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