基于Kinect深度相機(jī)的室內(nèi)三維場(chǎng)景重構(gòu).pdf

1、碩士學(xué)位論文基于Kinect深度相機(jī)的室內(nèi)三維場(chǎng)景重構(gòu)3DIndoorSceneReconstructionwithKinectDepthCamera作者姓名：韭銎紅學(xué)科、專業(yè)：控生9理途量控劍互猩一學(xué)號(hào)：21009158指導(dǎo)教師：塞瑞至完成日期：2Q13生三月!旦大連理工大學(xué)DalianUniversityofTeclmology大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要三維場(chǎng)景重構(gòu)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景信息的數(shù)字化表示，將客觀的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景在計(jì)算機(jī)中真

2、實(shí)再現(xiàn)并處理。不管是對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人還是人類，重構(gòu)信息為處理客觀現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景提供了方便，是移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃和自主導(dǎo)航的前提和基礎(chǔ)。本文主要研究了基于Kinect深度相機(jī)的室內(nèi)三維場(chǎng)景重構(gòu)問題，對(duì)室內(nèi)三維場(chǎng)景的信息采集、多場(chǎng)景匹配、精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)等問題進(jìn)行了研究和理論分析，有效、快速、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)室內(nèi)三維場(chǎng)景重構(gòu)。室內(nèi)場(chǎng)景三維重構(gòu)的核心問題是多場(chǎng)景間的匹配問題，選擇有效的匹配算法是重構(gòu)室內(nèi)場(chǎng)景的重要前提。本質(zhì)上就是求解多場(chǎng)景間的變換關(guān)系來實(shí)現(xiàn)不同

3、視點(diǎn)下的坐標(biāo)統(tǒng)一問題。根據(jù)Kinect提供的視覺信息和深度信息，本文提出結(jié)合兩者的聯(lián)合優(yōu)化算法，在相鄰場(chǎng)景的灰度圖像上提取SURF特征匹配對(duì)?；赟URF特征匹配對(duì)，分別使用矩陣奇異值分解算法(SVD)和最近鄰點(diǎn)迭代算法(ICP)來實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)的匹配，兩種方法都是基于對(duì)誤差目標(biāo)函數(shù)最小化的求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了基于SURF特征對(duì)的ICP算法在有效性和實(shí)時(shí)性方面優(yōu)于SVD算法，為室內(nèi)三維場(chǎng)景的重構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。由于Kinect視角和視距

4、范圍有限，室內(nèi)三維場(chǎng)景的重構(gòu)問題必然會(huì)產(chǎn)生誤差積累的問題，特別在回路閉合處，誤差積累表現(xiàn)得更為明顯。為了獲得三維場(chǎng)景的重構(gòu)效果，需要解決閉環(huán)回路引起的位姿漂移問題，分為閉環(huán)回路檢測(cè)和處理閉環(huán)回路重合區(qū)域兩部分。建立結(jié)點(diǎn)間的位姿圖，利用視覺信息上的重合度來進(jìn)行閉環(huán)回路的檢測(cè)。檢測(cè)到閉環(huán)后，利用高斯一牛頓迭代算法對(duì)位姿圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行全局優(yōu)化，即實(shí)現(xiàn)全局誤差目標(biāo)函數(shù)最小化，使目標(biāo)函數(shù)中的參數(shù)變量不斷迭代更新，以達(dá)到全局一致性的目的。在三維場(chǎng)景重構(gòu)