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文檔簡介
1、三維跟蹤在機(jī)器人(或機(jī)器手臂)的定位和導(dǎo)引、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著相當(dāng)重要的應(yīng)用。在實(shí)現(xiàn)三維跟蹤的不同方法中,基于視覺的三維跟蹤以其非侵入性、精確性和低消耗的品質(zhì)而被大量研究。本文對(duì)基于視覺的三維跟蹤進(jìn)行簡要描述,并且重點(diǎn)介紹其中基于邊的三維跟蹤、詳述本文的創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
在基于邊的三維跟蹤中,本文針對(duì)缺乏紋理特征的物體,提出了一種基于邊的自適應(yīng)實(shí)時(shí)三維跟蹤方法。在已知物體三維模型的情況下,通過基于歷史運(yùn)動(dòng)信息的物體邊緣檢
2、測與跟蹤,可以有效準(zhǔn)確地求解出攝像機(jī)的外參。本方法基于并擴(kuò)展了現(xiàn)有的基于邊的實(shí)時(shí)跟蹤算法,其主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:1)提出了自適應(yīng)閾值和基于歷史信息估計(jì)當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)趨勢的方法,從而極大地提高了邊匹配算法在快速運(yùn)動(dòng)時(shí)的穩(wěn)定性;2)提出了一種基于RANSAC的邊匹配策略,可以有效剔除誤匹配的邊,從而提高了復(fù)雜模型的跟蹤穩(wěn)定性;3)利用提取輪廓邊的算法將邊跟蹤算法從CAD模型擴(kuò)展到一般的面片模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文提出的方法的魯棒高效,能
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