基于三维全景图的视觉SLAM闭环检测技术研究

发布时间：2021-04-29 13:21

　　即时定位和地图构建技术（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是完成移动机器人自主导航任务的核心技术。某种设备（如机器人、相机、视觉传感器等）在未知的环境中快速、准确地对所在位置进行定位,是提高地图质量的核心问题。目前,随着虚拟现实、无人驾驶和三维重建技术的快速发展,单一传感器获取信息量较小,其已经不能满足大场景重建的需求,通常需要多个传感器从不同的角度捕获图像。因此,本文利用多视图融合的数据,进行了闭环检测方法的研究。本文选用Matterport 3D Pro相机扫描实体场景获取RGB-D图像数据。首先,将获取的彩色图像融合为全景图,得到序列形式的全景图像,并提取每张图像的SURF特征。其次,根据彩色图像对应的深度图,为每个特征点增加深度信息,并对提取的图像特征进行预处理。然后,结合计算机视觉中的视觉字典技术,基于预处理后的特征构建视觉字典树。另外,本文基于公开的RGB-D数据集进行了实验方法的验证。由于数据集中视觉数据对光照条件敏感,且在视觉较弱的区域难以提取有效特征。因此,本文利用多帧深度图融合的三维点云数据训练视觉字典。最后,为了... 

【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 视觉SLAM闭环检测
        1.2.2 三维全景信息在SLAM中的研究
    1.3 研究的目的及意义
    1.4 本文的主要内容及组织结构
第二章 理论基础分析
    2.1 相机成像模型
        2.1.1 参考坐标系
        2.1.2 针孔相机模型
        2.1.3 相机畸变模型
    2.2 特征的提取
        2.2.1 图像特征
        2.2.2 三维点云特征
    2.3 点云配准
        2.3.1 点云的概念
        2.3.2 点云配准的方法与原理
        2.3.3 ICP精确配准算法
    2.4 本章小结
第三章 三维图像的获取及其特征处理
    3.1 RGB-D相机标定
        3.1.1 Xtion传感器
        3.1.2 标定原理
        3.1.3 标定实验及结果
    3.2 RGB-D相机模型
    3.3 Matterport3D图像数据的特征处理
        3.3.1 数据的获取及其全景图像的合成
        3.3.2 特征的提取及其预处理
    3.4 RGB-D图像序列数据的特征处理
        3.4.1 数据的获取
        3.4.2 特征的提取及其预处理
    3.5 本章小结
第四章 视觉闭环检测方法分析
    4.1 闭环检测概述
        4.1.1 闭环检测的意义
        4.1.2 闭环检测的方法
        4.1.3 词袋模型
    4.2 视觉字典
        4.2.1 字典的结构
        4.2.2 相似度计算
        4.2.3 创建字典
    4.3 提取闭环信息
    4.4 本章小结
第五章 实验结果及其分析
    5.1 实验环境
    5.2 基于Matterport采集数据的闭环检测实验
        5.2.1 实验结果和性能分析
    5.3 基于RGB-D公开数据集的闭环检测实验
        5.3.1 真实的闭环
        5.3.2 实验结果和性能分析
    5.4 本章小结
第六章 总结
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]三维扫描技术在3ds Max建模中的应用探究[J]. 陈艳雷,惠延波,冯兰芳.  制造业自动化. 2017(05)
[2]基于全景视觉机器人的改进UKF-SLAM算法研究[J]. 王开宇.  科技资讯. 2016(17)
[3]单目视觉同步定位与地图创建方法综述[J]. 顾照鹏,刘宏.  智能系统学报. 2015(04)
[4]基于RGB-D相机的室内环境3D地图创建[J]. 王亚龙,张奇志,周亚丽.  计算机应用研究. 2015(08)
[5]基于视觉词典的单目视觉闭环检测算法[J]. 梁志伟,陈燕燕,朱松豪,高翔,徐国政.  模式识别与人工智能. 2013(06)
[6]结构光数字栅线法对物体三维形貌的高精度测量[J]. 罗刚银,唐玉国,乔培玉,王弼陡,贾赞东,徐重.  光谱学与光谱分析. 2012(09)
[7]基于PTGui Pro、Pano2VR的三维全景图制作方法与应用[J]. 叶萍萍,罗宏.  城市勘测. 2012(04)
[8]用PTGui软件拼接现场全景图[J]. 庄华.  警察技术. 2010(06)
[9]一种双目立体视觉相机标定方法[J]. 李春艳,王立,卢欣,陈继华,范生宏.  空间控制技术与应用. 2010(03)
[10]镜头畸变及其校正技术[J]. 朱铮涛,黎绍发.  光学技术. 2005(01)

博士论文
[1]基于全景视觉的移动机器人SLAM方法研究[D]. 吴叶斌.哈尔滨工程大学 2011

硕士论文
[1]基于立体全景视觉的移动机器人3D SLAM研究[D]. 熊斯睿.哈尔滨工业大学 2015
[2]基于图像特征的RGB-D视觉SLAM算法[D]. 宋艳.中国海洋大学 2015
[3]基于局部特征提取匹配的视觉SLAM闭环检测方法研究[D]. 杨恒.南华大学 2015
[4]基于全景图的虚拟现实的研究与实现[D]. 李孟奇.中山大学 2014
[5]移动机器人全景vSLAM研究[D]. 许俊勇.上海交通大学 2008



本文编号：3167606