基于立體全景視覺的移動機器人3DSLAM研究.pdf

1、全景視覺成像系統(tǒng)是近年來機器人視覺領域研究的熱點之一，該類型傳感器在視覺監(jiān)控領域，機器人定位，機器人視覺伺服控制等得到了廣泛應用。隨著服務機器人的活動能力不斷增強和室內環(huán)境的日趨復雜，機器人必須考慮環(huán)境的三維信息，以決定其移動策略，三維同時定位與地圖構建（3D SLAM）技術是提高機器人環(huán)境感知和活動能力的重要方法。為使機器人在環(huán)境探索過程中，通過連續(xù)感知三維物體表面特征并構建三維環(huán)境地圖，本文研究了基于全景相機的3DSLAM。

2、　　本文首先基于統(tǒng)一球面投影原理構建魚眼全景類型相機的成像模型，并在此基礎上建立了雙目立體視覺標定模型。為了克服扭曲圖像角點曲率變化對傳統(tǒng)Harris及FAST角點提取的影響，本文基于圖像邊緣特征，通過Hough變換擬合圖像線段來檢測圖像角點，提高了角點檢測的穩(wěn)定性和精度。在統(tǒng)一球面投影原理基礎上，本文進一步開展了球面尺度不變特征的研究。在建立全景相機投影模型的基礎上，采用球面尺度空間特征不變（SIFT）算法構建球面尺度空間，并通過構造

3、局部球面描述子（LSD）實現(xiàn)全景圖像特征點的提取與合理匹配。在此基礎上，根據(jù)球面幾何原理獲取了SIFT特征點準確的三維信息。通過基于RANSAC的三維平面特征建模及檢測方法實現(xiàn)了SIFT空間三維特征點的重構，驗證提取SIFT特征點的準確性?；跀U展卡爾曼濾波，研究了立體視覺系統(tǒng)的SLAM問題；該方法不依賴于具有先驗信息的運動模型，而是采用自運動模型作為SLAM的運動模型；在單目視覺觀測模型的基礎上，提出了立體視覺的觀測模型，并采用基于K