陀螺仪在基于Hash结构的三维重建中的应用

针对3D重建过程中出现深度相机突然运动,导致相机无法正确跟踪重建场景,提出了一种结合陀螺仪与基于Hash结构的Kinect Fusion 3D重建的方法.将陀螺仪得到的位姿与ICP算法得到的位姿通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)数据融合,获得更加精确的位姿,改进了原始算法的3D重建效果.实验测试结果表明,该算法可以得到更加精确的系统位姿预测模型,在相机突然运动时仍然能够实现有效跟踪.     

一种改进的面向SLAM系统的相机位姿估计方法

相机位姿估计是SLAM系统的关键环节,影响着整个SLAM系统的精度和效率.针对SLAM中相机位姿估计存在的问题,提出了一种改进的相机位姿估计方法.该方法的主要思路是将特征点法和直接法结合起来,以此来提升特征点数量不足时相机位姿估计的精度和鲁棒性.首先,提出了一个将相机运动模型和图像划分相结合的特征匹配算法,该算法在保证匹配速度的同时,提高了特征匹配的精度与数量.其次,在特征点的基础上,通过引入光度信息,提出了表观形状加权融合的相机位姿估计方法,该方法在缺乏特征点时依然可以稳定工作.最后,基于优选的关键帧,实现了局部与全局融合的相机位姿优化,其中局部优化通过构建局部关键帧共视关系实现;全局优化通过基于闭环检测构建的位姿图来实现.为验证上述位姿优化方法的性能,构建了基于该方法的SLAM系统,并在当前流行的场景图像数据集上进行了重建实验,重建结果验证了本文方法的有效性.     

基于关键点的点对特征三维目标识别算法

针对复杂场景下的三维点云目标识别速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于关键点的点对特征三维目标识别算法. 通过直接对关键点建立点对特征,避免了周围邻域局部曲面的特征计算,具有空间维度小和计算速度快的特点. 使用哈希表存储,加快了特征匹配的时间. 利用快速投票方案对模型点云和场景点云进行匹配识别,生成候选位姿,利用贪婪算法对候选位姿进行聚类与筛选,采用ICP算法对物体位姿进行优化,基于配准后的点云重叠情况完成目标识别. 对提出的算法在多个数据集以及真实场景下进行了实验,验证了所提出的识别方法具有可行性和有效性,且对噪声的鲁棒性较强,具有一定的实际工程应用价值.      

融合速度估计与里程计位姿的扫描匹配改进算法

为改进低帧率激光雷达在扫描匹配中的扫描畸变问题,提出了融合速度估计与里程计位姿估计的扫描匹配改进算法。首先以迭代最邻近点匹配为基础算法,分析了现有算法的问题所在。其次对扫描畸变问题展开分析,运用里程计位姿估计对激光位姿进行分段位姿估计。通过对分段内激光点进行速度估计,进一步确定激光点位姿。给出了具体的算法原理,并进行了仿真实验和具体的对比实验。仿真结果与实际试验结果表明,本文算法在匹配精度上优于ICP算法及VICP算法。     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

改进位姿估计环节的ORB-SLAM稠密建图算法

为了提高ORB-SLAM2系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了一种融合ICP算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在ORB-SLAM2系统中加入稠密建图线程来实现稠密建图。首先通过ORB特征点法、LSD算法和AHC方法进行点、线、面特征的提取,其中点、线特征跟上一帧匹配,面特征在全局地图中匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同的位姿估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而曼哈顿世界场景下的平移以及非曼哈顿世界场景位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用TUM数据集对所提建图方法进行验证,实验结果与ORB-SLAM2算法比较,最终均方根误差RMSE平均减少0.24cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。     

基于点对特征的无序散乱堆叠工件位姿估计算法

针对无序分拣场景中物体相互堆叠遮挡导致的位姿估计误差大的问题,本文提出了一种基于点对特征(point pair feature, PPF)的杂乱堆叠工件位姿估计算法。离线训练阶段,使用更优的点云降采样方案和更为细致的点云法线计算方式,以保留更多具有区分性的点对,实现模型更为精确的全局描述;在线匹配阶段,通过快速投票方案获得杂乱堆叠场景中目标的候选位姿,并提出了一种基于体素索引和位姿交并比的聚类策略完成位姿聚类和误匹配位姿的剔除,实现目标位姿的粗估计,最后采用ICP (iterative closest points)算法完成目标位姿的优化,获得目标的精确的6D位姿。分别进行了仿真场景实验和机械臂分拣实验,结果表明,提出的算法在杂乱场景中对3种类型工件的平均识别率为98.4%,单个工件识别时间均小于0.86s,且位姿估计精度较原始PPF算法有明显提升;在实际分拣实验中识别成功率达96.7%,分拣成功率达95.3%,验证了算法在实际应用中对于噪声和杂乱遮挡的鲁棒性较强。     

基于环境评价的IMU与CSM融合定位算法

提出了一种基于环境评价的惯性测量单元(IMU)与相关性扫描匹配(CSM)融合定位算法.通过IMU估计机器人的初始位姿,根据当前激光扫描数据构建环境评价函数,将环境评价函数的输出与环境差异度阈值进行比较,实时更新CSM定位结果的置信度,通过置信度动态选择机器人位姿更新策略,解决了CSM在环境差异度较小的情况下易发生误匹配的问题.实验结果表明:所提方法的平移绝对误差及旋转绝对误差分别是CSM定位方法的10.1%和9.4%,是IMU辅助CSM定位方法的85.1%和93.3%,且计算效率相对CSM定位方法和IMU辅助CSM定位方法分别提高了12.6%和33.4%,从而验证了该方法环境适应性更强,且精度和效率更高.     

基于不规则曲线匹配的小天体着陆器视觉导航算法

针对小天体着陆器着陆过程的视觉导航问题,本文提出了一种利用不规则曲线上的点-切线来估计着陆器位姿的算法.首先,通过构建不规则曲线描述符完成着陆图像中的不规则曲线匹配;其次,建立位姿与点-切线之间的约束关系;然后,通过曲线参数化的方法求解高阶方程组,并利用约束条件求得位姿参数唯一解及多条匹配曲线的最小二乘解;最后,通过仿真验证了噪声强度、正确匹配曲线个数对导航精度的影响,证明了算法的可行性.     

基于HSV图像匹配的改进型RatSLAM算法研究

由于室内环境的复杂性和多变性,导致单独采用Rat SLAM算法进行定位存在视觉里程计可靠性低、环境适应性较弱及RGB图像在图像识别邻域应用效果较差等问题。针对这些问题,提出了一种替代原始Rat SLAM模型中的绝对差总和(SAD)匹配的新型图像匹配方法,先利用HSV图像特征进行图像全局特征的粗匹配,再利用SURF与ORB融合算法进一步进行局部特征的精确匹配,辅助Rat SLAM模型更好地完成模板匹配,进而实现对位姿细胞网络活性的更准确修正,最终得到优良的路径经历图。仿真实验表明:改进后的Rat SLAM仿生算法较改进前定位精度明显提高、匹配的成功率显著增强、鲁棒性更好。     

视频车辆监控系统图像抖动快速消除算法研究

在开发智能视频车辆监控系统时,为满足图像抖动消除速度和效果的要求,通过分析系统特点提出了一种基于图像匹配的新算法.新算法利用在基准帧中预先划定的适合于进行图像匹配的区域,在当前帧中根据像素灰度的绝对差值和寻找其最佳匹配,通过预测的方法快速求出当前帧相对于基准帧的偏移量,从而用来消除抖动.实验表明,新算法在确保抖动消除效果的同时大幅度地提高了处理速度,满足了系统要求.     

一种实体模式匹配算法

提出了一种异构数据源的实体模式匹配算法.算法从中英双语的环境出发,利用基于中文wordnet的中英文词义相似度算法和中文分词工具,从列名距离、数据类型、数据内容的词性成份等角度来建立同类实体不同模式之间的映射关系.该算法可用于分析数据空间中不同数据源实体之间的关联,以及其他研究领域中的中英文语义信息相关性分析和实体模式匹配.     

智能坐标测量系统中零件位姿自动识别

零件位姿自动识别是实现三坐标测量机智能化的关键技术．设计了基于图像不变矩和神经网络的图像匹配与识别算法，将被测零件的虚拟图像与实际图像进行匹配，实现了零件放置姿态的识别功能．由图像几何矩计算出零件在实际图像中的位置和方向，经过像平面坐标系至机器坐标系的转换，得到零件在机器坐标系中的位置和方向．实验结果表明，此零件位姿自动识别方法是智能且高效的，识别算法的重复精度小于0．1mm，识别系统的最大空间定位误差不大于0.6mm．     

基于SIFT算子的图像匹配算法研究

针对目前基于SIFT(scale invariant feature transform)的图像匹配算法在匹配相似区域较多的可见光图像时,匹配约束条件单一,没有有效剔除误匹配点,误匹配率高的问题,提出一种匹配改进算法,针对128维SIFT特征向量,采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法,利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率. 实验结果表明:改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果. 与原算法相比,在保证匹配点数和匹配时间的基础上,改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低10%~20%,对于小尺度的视角变换,误匹配率平均降低5%.      

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程.算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法.结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好.     

基于电子收费数据的车辆轨迹匹配

为充分利用ETC门架采集的数据对高速公路运营管理提供支撑,实现车辆轨迹地图匹配,本文结合图论理论,基于车辆ETC门架数据设计Floyd算法还原车辆行驶路径。首先,对路径匹配系统需求进行分析,介绍ETC联网收费系统的组成和功能、讨论ETC门架系统的组成、布局以及工作流程。其次,分析车辆行驶ETC门架数据,提取与研究相关的字段信息并进行数据预处理,从而将门架信息匹配到了实际路网地图上。第三,设计车辆路径匹配的算法,在路径信息不完整的情况下,根据Floyd算法得出的最短路径矩阵,使用matlab运行程序,得到拟合的车辆行驶全程路径。最后,开展多场景下的基于ETC数据的车辆轨迹匹配案例验证。分别按照车辆经过的门架信息数据完整、经过门架信息数据在高速公路互通处缺失、不在互通处缺失、数据大量缺失四种类型的场景下,使用算法得到车辆行驶的完整路径,完成了多场景下车辆轨迹的地图匹配,从而实现后续的车辆完整路径下的计费。     

基于改进PSO-SIFT算法的油田遥感图像匹配

针对油田遥感图像在灰度有明显差异的情况下, 联合位置、 尺度和方向的尺度不变特征变换（PSO-SIFT）算法很难为其找到足够多的正确对应关系, 且花费时间较长的问题, 提出一种基于改进PSO-SIFT算法的图像匹配算法. 首先采用“回”字型分块思想构建特征描述符, 降低特征描述子的维度； 然后使用基于全局运动建模的双边函数（BF）算法与快速样本共识（FSC）算法相结合的匹配策略, 对所得的匹配对进行误匹配剔除, 以增加正确匹配的数量; 最后将该算法与4种同类算法及原PSO-SIFT算法进行对比. 实验结果表明, 该算法比同类算法精度更高, 与原算法相比不仅保证了图像匹配的精度, 正确匹配对数量也增加了约3倍, 且匹配时间约缩短20 s.     

一种基于互相关的图像定位匹配算法研究及应用

提出了一种基于互相关的图像定位匹配算法.该算法利用互相关实现图像定位匹配,同时采用了金字塔分层来弥补互相关匹配带来的大运算量的不足,克服了以往图像匹配中精度低的缺点,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级;通过在印刷质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性.     

一种通用的去除文字图像中干扰线的算法

提出一种去除文字图像中干扰线的通用算法,通过将图像转换为便于操作的基本图形及高级图形,去除了图像的冗余同时获得了图像的几何信息,然后将对干扰线的检测看作对图像主曲线的检测,并将检测环节作为去除干扰线的关键步骤,检测过程中采用改进的最短路径算法和方向偏移算法,最后将检测到的干扰线与原图分离,大量的实验结果证明,该算法对文字图像中干扰线的检测和去除高效实用。     

基于图匹配物体识别的神经网络实现

本文着重讨论了用神经元网络解决一般的图匹配问题。对Wei Li等人提出的方法进行了全面的研究,引入了模拟退火的方法,并对匹配能量函数中的约束项定义,模糊函数的形式以及网络的算法等方面进行了深入的探讨和改进,克服了原来方法的不足,建立了一种新的改进模型、实验结果令人满意。