基于三維相機(jī)的視覺里程計(jì)優(yōu)化算法的研究.pdf

1、視覺里程計(jì)（Visual odometry,VO）是一個(gè)利用與運(yùn)動(dòng)物體相關(guān)聯(lián)的單目、立體或者三維相機(jī)獲取圖片信息，進(jìn)而通過計(jì)算圖片間的關(guān)聯(lián)關(guān)系來估計(jì)物體運(yùn)動(dòng)情況的裝置，可為視覺導(dǎo)航定位、可穿戴計(jì)算、三維地圖創(chuàng)建提供關(guān)鍵的位置信息。
　　單目視覺里程計(jì)缺少絕對(duì)尺度信息，因而在模型求解過程中需要保證尺度因子的模糊性，且需要一定的約束與假設(shè)；雙目視覺里程計(jì)可以利用固定的基線提供深度信息，但是物體距離大于一定的范圍后也近似于單目視覺，而且

2、必須在合適范圍下使用；而三維視覺里程計(jì)能夠直接獲取圖像的三維信息，可以直接利用獲取的深度與彩色數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的計(jì)算。
　　針對(duì)目前視覺里程計(jì)的發(fā)展存在的問題，本論文在提出了基于Kinect三維相機(jī)的視覺里程計(jì)優(yōu)化算法的方案。該優(yōu)化算法首先使用Kinect相機(jī)獲取深度和彩色圖片信息，在圖像的獲取過程中保證了深度和彩色圖像的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系；然后利用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提

3、取和匹配特征點(diǎn)對(duì)，保證了算法的實(shí)現(xiàn)速度和精度；接著通過RANSAC(Random Sample Consensus)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)誤匹配點(diǎn)對(duì)的剔除，保證了匹配點(diǎn)對(duì)的精度和可靠性，為后期運(yùn)動(dòng)估計(jì)的求解打下很好的基礎(chǔ)；接著將匹配精確的特征點(diǎn)對(duì)索引至對(duì)應(yīng)的三維信息，得到匹配精確的三維特征點(diǎn)對(duì)，然后利用3D-RANSAC算法和ICP(Iterative Closest Point)算法求取運(yùn)動(dòng)估計(jì)的旋轉(zhuǎn)、平移矩陣，能夠在圖像特征點(diǎn)充足或者不足的情況