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《大连理工大学》 2010年
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基于三维激光和单目视觉的场景重构与认知

王升杰  
【摘要】: 对于工作在动态环境中的室内移动机器人系统,如何使其具有良好的场景信息获取、认知与理解能力是长期以来国内外学者的重要研究课题。高效快速地识别出所处场景并且在意外发生定位失败时能够快速恢复定位是室内移动机器人自主运行的重要前提。 本文利用激光测距仪和视觉传感器各自的特点,在不同环境工况下使用不同的传感器进行室内场景认知:当室内场景光照条件良好的情况下,使用视觉传感器完成场景认知任务;而当光照变化强烈,甚至是在无光照,视觉传感器失效的情况下,使用激光测距仪进行认知,这也是本文的研究重点。此外本文对这两种传感器获取到的信息进行融合,构建出具有颜色信息的全景三维场景,可为远端监控人员提供机器人所处工作场景的丰富信息。 本文着重研究了使用激光测距仪进行室内场景认知这一核心问题。机器人在进行场景特征库构建以及认知实验所需的数据都要在房间门口获取,因此本文首先利用特征提取及场景语义化的相关知识进行房门的有效提取。通过对三维激光数据的处理,本文使用两种特征来表述三维场景:全局空间特征与局部SIFT特征。首先充分利用激光数据的空间信息,从原始激光点云中提取全局空间特征,提高场景认知效率;然后按照激光点之间的关系将三维数据转化到二维图像中去得到Bearing Angle图,再利用SIFT特征描述符来表征场景的局部特征。通过待认知场景和特征库场景的特征匹配,计算出旋转平移矩阵并构造评价函数对其进行评价,实现场景认知。评价过程中引入激光点角邻域的概念,并通过高斯权函数对评价函数进行改进,获得良好效果。实验结果及数据分析验证了所提方法的有效性。此外针对移动机器人常遇的静态、动态干扰进行了鲁棒性测试,测试结果表明本文使用的方法具有较强的抗干扰能力。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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