【摘要】：目前,室內(nèi)地圖并不像室外地圖一樣內(nèi)容豐富,大部分的室內(nèi)地圖以二維的CAD平面圖為主,視覺效果較差,由于對室內(nèi)地圖的研究缺乏系統(tǒng)性的指導(dǎo)原則和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),室內(nèi)地圖的構(gòu)建方法以及信息獲取程度也沒有受到足夠的重視,到目前為止還難以輔助人們的日常生活。常規(guī)的三維激光掃描儀能夠完成室內(nèi)三維模型的構(gòu)建,但是激光傳感器體積龐大、價格昂貴,并不適用于室內(nèi)環(huán)境,傳統(tǒng)的近景攝影測量技術(shù)可以通過重復(fù)架站的方式完成對環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取,但是操作繁瑣,數(shù)據(jù)處理費(fèi)時費(fèi)力。本文對智能機(jī)器人領(lǐng)域的同步定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術(shù)進(jìn)行深入研究,將SLAM技術(shù)應(yīng)用于測繪領(lǐng)域,解決室內(nèi)地圖的實(shí)時構(gòu)建問題。本文研究定位在搭建廉價的、能夠快速檢測環(huán)境變化的設(shè)備,并發(fā)展相應(yīng)的應(yīng)用,具體研究基于消費(fèi)級視覺傳感器的室內(nèi)地圖實(shí)時構(gòu)建問題,采用微軟公司的RGB-D相機(jī)Kinect作為環(huán)境感知傳感器,對SLAM技術(shù)展開理論學(xué)習(xí)并進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗分析。論文主要完成了以下工作:(1)闡述了常用RGB-D類型相機(jī)Kinect的針孔相機(jī)模型,簡要介紹了Kinect相機(jī)的組成和深度探測原理。重點(diǎn)研究了產(chǎn)生相機(jī)畸變的來源且對其進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。使用棋盤格對Kinect相機(jī)標(biāo)定得到相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和畸變參數(shù),并利用標(biāo)定后的相機(jī)完成了數(shù)據(jù)的采集實(shí)驗。獲取了標(biāo)定以后對齊的彩色圖和深度圖。(2)研究了RGB-D SLAM的理論基礎(chǔ),內(nèi)容包括:前端視覺里程計中的基于特征點(diǎn)法的相對運(yùn)動估計,主要對特征檢測算子的性能進(jìn)行對比分析、對ORB算法的提取特征進(jìn)行初匹配。同時,介紹了傳統(tǒng)基于三維相機(jī)的視覺里程計實(shí)現(xiàn)方法,明確了基于三維點(diǎn)云的ICP算法實(shí)現(xiàn)的原理和存在的問題。并對后端圖優(yōu)化以及基于詞袋的回環(huán)檢測流程進(jìn)行了詳細(xì)描述。(3)在誤匹配剔除方面,本文引入了RANSAC算法的特征點(diǎn)匹配優(yōu)化方法。同時利用P3P與ICP結(jié)合的方式對相機(jī)的位姿進(jìn)行實(shí)時的估計,提出了基于SBA算法的視覺里程計的實(shí)現(xiàn)方法,用以降低系統(tǒng)的累積誤差,保證整個系統(tǒng)的精度和可靠性。并提出了合理的關(guān)鍵幀選擇機(jī)制來減小視覺里程計的累積誤差。本文針對SIFT、SURF、ORB三種視覺里程計中常用的特征檢測算法進(jìn)行了對比實(shí)驗,從實(shí)時性和高效性兩方面比較了它們的性能,搭建了RGB-D SLAM系統(tǒng)軟硬件實(shí)驗平臺并將不同的特征檢測算法應(yīng)用于RGB-D SLAM,進(jìn)行了具體的對比試驗,利用RANSAC算法剔除誤匹配的特征點(diǎn)并與ICP算法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了基于特征點(diǎn)的視覺里程計估計。在室內(nèi)場景下使用Turtlebot機(jī)器人進(jìn)行RGB-D SLAM實(shí)驗完成了室內(nèi)環(huán)境三維點(diǎn)云地圖的實(shí)時構(gòu)建。驗證了系統(tǒng)方案的可行性,并利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等方式完成了對其精度的評定,實(shí)驗結(jié)果表明點(diǎn)云地圖的點(diǎn)位精度為0.0398m,點(diǎn)云地圖中特征物的尺寸精度為0.0135m。
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP212;P283.7
【圖文】：

室內(nèi)地圖構(gòu)建流程

像作特征匹配時復(fù)雜運(yùn)算所導(dǎo)致的局部地圖重建延時，同時也在硬件水平上解決單目相機(jī)的尺度不確定性問題。Kinect 相機(jī)在三維重建中獨(dú)特的優(yōu)勢使其在多傳動測試平臺搭建以及機(jī)器人在對應(yīng)圖像下位姿求解的應(yīng)用研究中具有重要的實(shí)。 Kinect 相機(jī)工作原理深度相機(jī)通過向被探測物體發(fā)射光線并接受返回信息的方式計算圖像中對應(yīng)深度。按照發(fā)射信息的不同，可將探測原理歸為兩類。一種是根據(jù)返回結(jié)構(gòu)光的定距離信息，一種是根據(jù)光束的飛行時間探測深度，基于飛行時間探測原理的 K機(jī)相比于接收返回圖案的方式可以有效避免光照的影響，同時相比于傳統(tǒng)激光雷掃描的方式可以獲得整幅圖像的深度信息，相比之下價格也更具優(yōu)勢，故在本文驗中，采用 Kinect 相機(jī)作為基礎(chǔ)的環(huán)境觀測傳感器進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗。該消費(fèi)級深度利用視覺傳感器輸出視覺信息的同時與深度傳感器相結(jié)合，能夠同時獲得距離受度信息，輸出分辨率為 1920*1080 的 RGB 圖像和 512*424 的紅外深度圖像，使更容易對周圍環(huán)境進(jìn)行直接的感官認(rèn)知和理解。RGB-D 相機(jī)除了常規(guī)的攝像頭之外，還有發(fā)射器和接收器。如下圖 2-1 所示：

圖 2-2 針孔成像模型Fig.2-2 Pinhole imaging model在由圖像恢復(fù)物體三維結(jié)構(gòu)的過程中主要涉及世界坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系、圖像系和圖像像素坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換。假設(shè)現(xiàn)實(shí)世界的空間點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下 PW(XW,YW,ZW)，對應(yīng)的相機(jī)坐標(biāo)系坐標(biāo)為 PC(X,Y,Z)，相機(jī)坐標(biāo)系以光心 O 為原和 y 軸分別與圖像物理坐標(biāo)系中 、 軸平行，相機(jī)的光軸為 z 軸，并垂直于像平的焦距 f 定義為物理成像平面到相機(jī)光心 O 的垂直距離。故空間點(diǎn)對應(yīng)的圖像系的坐標(biāo)為 (x,y)，單位為 mm，p(u,v)代表該像素在數(shù)字信號數(shù)組中的行數(shù)和列為圖像像素坐標(biāo)系的坐標(biāo)（單位：px）。

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本文編號：2750664