曼哈顿世界假说下基于平面特征的室内定位策略研究

发布时间：2020-11-21 14:58

　　 定位问题不仅是同步定位与建图问题(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的核心,更是基于位置服务(Location-based Service,LbS)、增强现实(Augmented Reality,AR)等应用领域的热点问题。其中,基于机器视觉的定位解决方案获得了广泛关注并得以迅速发展。本文提出了一种3D视觉室内定位解决方案,该定位策略从RGB-D感应设备提供的彩色图与深度图中提取平面特征,并进而实现结构匹配与定位:首先,在定位过程中,室内环境由平面组成的连通图表示,并使用结构子图的匹配替代平面特征匹配对的重复搜索过程;其次,表现建筑结构的曼哈顿世界假说模型也被引入至定位问题中,以削减子图内的平面对匹配次数,加速匹配过程的执行。在实时运行的前提下,该定位方法可以容纳探测设备视野范围内的平面特征进行匹配,从而更早地得到定位结果;随后,作为对定位结果的评估,匹配识别后的子图配准过程将两子图内所有的平面特征进行拟合,最终得到定位坐标与配准评分;最后,曼哈顿世界假说的引入同时也能简化初始位姿确定后的定位问题,将其分类讨论为6自由度(Degree of Freedom,DoF)的初始位姿确定问题,以及4自由度的后续位姿计算问题,达到简化问题的目的。实验结果显示,利用本文提出的定位方法在室内环境行进时能比原有PbMap定位算法更早地得到定位结果,同时具有更高的运算效率。另外,平面配准过程也能帮助定位模块排除潜在的错误匹配,并能承受部分环境的动态变化。本文提出的室内定位方法对基于平面特征的同步定位与建图系统实现了特征复用,具有一定的应用价值。
【学位单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41
【部分图文】：

系统在视觉里程计的基础上消除偏移，构建完整现方式上，对应不同的应用场合与目的，S如在图 1 - 2 中的一系列生成地图中，传统俯视图如图（a）；随着立体视觉系统出现，深，并构成三维点云如图（b），更直观地描地图时，海量的点信息会造成庞大的数据处渲染更是依赖于高性能图像处理器（Grap时显示。于是如图（c）的体素（Voxel）地用大立方体表示整体结构信息，以此来平衡采用不同特征的视觉 SLAM 系统也会利用

分割问题依赖且受限于如色彩、纹理等视觉特征。如图2-1 所示，基于邻近像素相似性的超像素技术（superpixel）即是基于色彩相似性的图像分割。图像分割将概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）中如条件随机场（ConditionalRandomFieldmodels，CRF）[32]、高阶条件随机场模型（HigherOrderCRFs，HOCRFs）[33]等应用于图像特征的融合，有效地达到了识别与分割的目标；Long 等人利用全卷积神经网络实现了对图像的语义分割[34]，图 2 - 1：二维图像的超像素分割

分割问题依赖且受限于如色彩、纹理等视觉特征。如图2-1 所示，基于邻近像素相似性的超像素技术（superpixel）即是基于色彩相似性的图像分割。图像分割将概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）中如条件随机场（ConditionalRandomFieldmodels，CRF）[32]、高阶条件随机场模型（HigherOrderCRFs，HOCRFs）[33]等应用于图像特征的融合，有效地达到了识别与分割的目标；Long 等人利用全卷积神经网络实现了对图像的语义分割[34]，图 2 - 1：二维图像的超像素分割
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本文编号：2893177