基于点云配准的3D物体检测与定位

发布时间：2017-12-11 18:32

  本文关键词：基于点云配准的3D物体检测与定位

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【摘要】：随着微软Kinect和华硕Xtion等低成本高精度的三维传感器的流行,三维物体识别已经成为计算机视觉研究中的一个热门领域,在机器人3D场景感知与导航、无人汽车自动驾驶、人机交互、增强现实等领域有着广泛应用。由于现实场景的复杂性,比如遮挡干扰、点云纹理较少、目标物体过于平滑等因素,目前的三维物体识别面临着重大的挑战。三维物体识别中的关键技术是匹配配准,场景越复杂匹配识别时就越容易出现伪对应对,怎样在复杂3D场景中有效精准地匹配对应对成为当今三维物体识别的研究重点。本文针对不同复杂程度的3D场景和多目标实例的3D场景,提出一种基于改进的点云法矢及C-SHOT特征的3D物体识别方法,这种方法能够准确的同时识别复杂点云中的多个目标及相应位姿。具体做法是:在估计RGB-D数据的点云法矢时将邻域点距离信息考虑在内,计算带距离权重的协方差矩阵得到更精确的点云法矢,根据特征点处法矢与邻域法矢的夹角余弦构造点云形状直方图,同时统计点云纹理直方图并与形状直方图融合成C-SHOT描述符;然后对场景与模板分别提取C-SHOT特征,利用Kd树快速求得对应对,引入3D霍夫投票机制,并结合点云局部坐标系克服噪声遮挡问题完成多目标初识别;最后基于LM-ICP实现精确配准及位姿估计,画出目标包围盒,本文采用基准数据库3D CVLab以及采集实验室真实数据进行实验,结果验证了该方法的精确性和有效性。
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 孟勃;刘雪君;;一种自动、快速的Kinect标定方法[J];计算机工程与科学;2016年06期

2 郭连朋;陈向宁;刘彬;;Kinect传感器的彩色和深度相机标定[J];中国图象图形学报;2014年11期

3 徐晓;;计算机视觉中物体识别综述[J];电脑与信息技术;2013年05期

4 朱延娟;周来水;张丽艳;;散乱点云数据配准算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2006年04期

5 李庆,周曼丽,柳健;三维物体识别研究进展[J];中国图象图形学报;2000年12期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王利明;机器视觉中物体识别方法的研究与探讨[D];复旦大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 李雅娜;Kinect深度相机标定算法研究[D];西安电子科技大学;2014年

2 孙小凯;基于RGB-D信息的物体定位与识别[D];浙江大学;2014年

3 范威;基于RGB-D点云数据的物体变动识别[D];大连理工大学;2013年

4 成莹;基于机器视觉的物体识别定位系统的研究[D];西南大学;2011年

5 秦国辉;基于3D不变量的三维物体识别[D];哈尔滨理工大学;2009年

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本文编号：1279532