基于视觉和惯性传感器的运动恢复结构方法研究

发布时间：2021-11-27 09:22

　　随着多媒体通信、机器视觉和虚拟现实等技术的不断发展,利用相机获取不同视角下的多张图像来恢复物体的结构已成为基于图像三维重建的一个重要课题,可广泛应用于自动机器人、文物保护、医学医疗、增强现实和航天航海等领域。而传统的三维结构恢复方法过于依赖几何计算,在低纹理、结构单调等情况下效果不好。本文进行了基于多视觉的运动恢复结构方法以及基于相机和惯性传感器多参数融合方法等相关研究之后,针对目前利用单目相机进行物体结构恢复方法存在的重建精度低、缺少尺度因子的缺点,提出并设计了基于视觉和惯性传感器的运动恢复结构方法,本文的主要工作和成果如下:（1）针对单目相机在三维重建过程中缺少尺度信息,在基于视觉的三维重建方法中引入了IMU的观测数据,在时域和频域上对相机位姿进行协调,在频域中获取单目相机的尺度信息,能够解决三维重建中单目相机缺少尺度的问题。（2）针对传统的三维结构恢复方法过于依赖几何计算,在低纹理、结构单一等情况下效果不好等问题,本文将单幅图像深度估计的卷积神经网络应用到运动恢复结构中,通过卷积-反卷积的对称型网络预测单幅图像的深度图,解决了卷积神经网络输出图像分辨率低,缺失重要特征信息的问题,... 

【文章来源】：浙江工业大学浙江省

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

欧拉角Figure2-2.Eulerianangle

速度、角速度，如式（2-24）、（2-( , , )x y z 图 2-3 惯性测量单元Figure 2-5. Inertial measurement unit

该网络结构有 13 个卷积层，3 个全连接层，共 16 是卷积层的堆加，后面几层是全连接层，最后是 softmax 层，所图 2-10 VGG 网络结构[67]Figure 2-12. VGG network structure[67]

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于视觉内容匹配的机器人自主定位系统[J]. 曹天扬,蔡浩原,方东明,刘昶.  光电工程. 2017(05)
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[3]基于激光扫描和SFM的非同步点云三维重构方法[J]. 陈辉,马世伟,Andreas Nuechter.  仪器仪表学报. 2016(05)
[4]基于多帧序列运动估计的实时立体视觉定位[J]. 许允喜,陈方.  光电工程. 2016(02)
[5]关于大角度范围内四元数与欧拉角转换的思考[J]. 夏喜旺,杜涵,刘汉兵.  导弹与航天运载技术. 2012(05)
[6]基于罗德里格矩阵的三维激光扫描点云配准算法[J]. 张东,黄腾,陈建华,李桂华.  测绘科学. 2012(01)
[7]刚体定点转动欧拉角的几何性质[J]. 王勇,吕群松,刘畅,刘世兴.  辽宁大学学报(自然科学版). 2009(03)
[8]基于多幅图像的场景交互建模系统[J]. 刘钢,彭群生,鲍虎军.  计算机辅助设计与图形学学报. 2004(10)
[9]视觉系统中摄像机定标问题的研究[J]. 王利,马树元,吴平东,孙广宇.  计算机仿真. 2004(04)

硕士论文
[1]基于Kinect的室内场景实时三维重建[D]. 丹熙方.西安电子科技大学 2017
[2]基于单目视觉的三维重建[D]. 张涛.西安电子科技大学 2014
[3]基于多幅图像的三维重建理论及算法研究[D]. 戴嘉境.上海交通大学 2012



本文编号：3521988