基于RGB-D數(shù)據(jù)的環(huán)境特征提取與場景重構(gòu).pdf

1、三維重構(gòu)技術(shù)可以將客觀世界中的真實(shí)場景進(jìn)行數(shù)字化再現(xiàn)，是計算機(jī)視覺和機(jī)器人領(lǐng)域一個重要的研究課題。隨著應(yīng)用需求的不斷發(fā)展，三維重構(gòu)方法在實(shí)時性和可靠性方面面臨著新的挑戰(zhàn)。本文以基于RGB-D數(shù)據(jù)的環(huán)境特征提取作為切入點(diǎn)，針對特征點(diǎn)精簡、匹配對有效性評估、閉環(huán)檢測及閉環(huán)優(yōu)化等問題展開研究，從而實(shí)現(xiàn)在線的高精度三維場景重構(gòu)。
　　針對RGB-D數(shù)據(jù)，本文首先對多種圖像特征進(jìn)行對比，通過對實(shí)際數(shù)據(jù)的定量分析，選擇具有良好穩(wěn)定性和實(shí)時性的

2、ORB特征用于場景之間的匹配對檢測。此外，考慮到傳感器測距誤差對特征點(diǎn)位置精度的影響，本文建立深度不確定度模型，通過計算每個特征點(diǎn)的深度均值及方差來過濾掉不確定度較高的特征點(diǎn)，從而在提高特征點(diǎn)可信度的同時可以有效降低匹配對的數(shù)量。
　　由于傳感器的視野范圍有限，使用有效算法實(shí)現(xiàn)局部場景匹配是進(jìn)行三維場景重構(gòu)的重要前提。本文采用奇異值分解算法求解兩幅場景之間的旋轉(zhuǎn)平移矩陣。為了找到兩幅場景之間最佳的位姿變換，利用類隨機(jī)抽樣一致性算法

3、對特征匹配對進(jìn)行有效性檢測，并引入場景匹配度的概念，基于特征匹配對在三維空間中的位置關(guān)系，計算多組旋轉(zhuǎn)平移矩陣的匹配度，選擇匹配度最高的旋轉(zhuǎn)平移矩陣作為場景匹配結(jié)果。
　　在三維場景重構(gòu)過程中，為了避免序列場景中的特征點(diǎn)在匹配過程中出現(xiàn)重疊，本文建立了一個全局特征點(diǎn)模型，利用馬氏距離作為關(guān)聯(lián)特征點(diǎn)的判斷依據(jù)，并結(jié)合卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)模型更新。此外，由于序列場景匹配會產(chǎn)生累積誤差，本文從所有場景數(shù)據(jù)中選擇具有代表性的關(guān)鍵幀進(jìn)行