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基于RGB-D相机的运动平台实时导航定位模型与方法研究

赵强  
【摘要】:RGB-D相机是一种新型的视觉传感器,由RGB相机和深度相机组成,能够同时直接获取场景中的纹理信息与深度信息,在基于视觉的导航定位与制图领域有着天然的应用优势。本文针对RGB-D传感器,开展了无GNSS环境下的运动平台自主导航定位理论方法的研究,构建了相机的严格成像几何模型,提出了高精度的运动平台自主定位模型,开发了和实时定位与制图方法技术和软件系统。主要研究内容成果如下:(1)研究并构建了RGB-D相机的严格成像几何模型。从RGB-D相机成像原理入手,建立了物方空间、深度数据以及纹理数据之间的严格投影关系,在分析深度量测信息获取几何理论模型的基础上扩展了传统的共线方程形式。通过相机的标定,获取了RGB相机与深度相机的成像特性,得到了两相机间的外方位关系,标定了深度相机量测精度,从而构建了同时涵盖深度量测信息与纹理观测信息的RGB-D相机严格成像几何模型。(2)提出了RGB-D相机二三维信息一体化的定位解算模型。在RGB-D相机严格成像几何模型的基础上,扩展了传统的光束法平差模型只是针对像点观测值进行优化的情况,将深度信息作为观测值纳入到平差模型,构建了符合RGB-D相机的二三维信息一体化的定位模型。设计实验验证了SIFT特征与ORB特征的检测与匹配精度,结合深度量测特性,构建了两种观测信息的权矩阵,从而完善了整个定位解算的数学模型。在地下、室内、荒芜的野外等多种不同的工况环境进行了实验,通过多个实验的对比验证分析了定位解算模型的适应性与精度。(3)构建了实时导航定位与高精度三维制图系统。本文借助ROS平台,实现了运动平台上Kinect 1代与Kinect 2代相机的实时数据获取,以ORB-SLAM为内核实现了运动平台的实时定位定姿。同时以实时定位定姿的结果为输入,通过ElasticFusion框架的大场景三维数据追踪与优化,在场景点云融合最优化的基础上对实时定位定姿结果进行修正,从而实现了高精度的稠密点云制图。


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