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1、隨著SLAM技術(shù)和3D成像設(shè)備的發(fā)展,越來(lái)越多的研究嘗試在移動(dòng)場(chǎng)景下進(jìn)行三維重構(gòu),本文的主要研究移動(dòng)機(jī)器人載著傳感器在場(chǎng)景中移動(dòng),通過(guò)不斷的對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行三維掃描,實(shí)時(shí)重構(gòu)出整個(gè)場(chǎng)景的三維模型。針對(duì)這一問(wèn)題,論文的主要工作如下:
?。?)由于移動(dòng)場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)量龐大,處理過(guò)程又需要保留足夠多的幾何特征,以及復(fù)雜場(chǎng)景下噪聲的干擾,再加上算法對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高,傳統(tǒng)的基于距離、曲率、特征的方法,已無(wú)法滿足新的應(yīng)用需求。本文引入了一種新的特征
2、描述子——點(diǎn)特征直方圖(PFH),由于不同幾何體表面的點(diǎn)的PFH分布存在顯著的差異,本文提出了一種基于PFH的移動(dòng)場(chǎng)景點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法,利用PFH特征分布的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行快速分類,使得壓縮后的點(diǎn)云既能保留足夠多的幾何特征,又能滿足移動(dòng)場(chǎng)景下重構(gòu)算法實(shí)時(shí)性對(duì)于壓縮率的要求。
?。?)圖像融合是將兩個(gè)或者兩個(gè)以上的傳感器在同一時(shí)間或者不同時(shí)間獲取的關(guān)于某個(gè)具體場(chǎng)景的圖像或者圖像序列信息加以綜合,以生成新的有關(guān)此場(chǎng)景解釋的處理信息,而這種信息
3、無(wú)法從單一的圖像源中獲取,融合后可以獲取更可靠,更豐富,更準(zhǔn)確的有用信息。本文提出了一種基于區(qū)域遮罩的深度圖像與RGB圖像的融合方法,融合后的圖像不僅包含了場(chǎng)景的空間深度信息而且還具有豐富的表面紋理信息,利用融合后的圖像可以重構(gòu)出更加真實(shí)的三維場(chǎng)景。
?。?)本文提出了一種基于PFH與信息融合移動(dòng)場(chǎng)景實(shí)時(shí)三維重構(gòu)算法,一方面通過(guò)基于 PFH的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法有效的減少 ICP算法輸入的點(diǎn)集的數(shù)量,采用信息融合的思想,利用慣性傳感器獲
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