基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

基于异质传感器信息融合的移动机器人同步定位与构图

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像,经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息;再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确地检测小的,及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图;且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

基于Kinect的运动目标跟踪与三维测量

首先利用微软Kinect的图像传感器获得RGB图像,并且利用CamShift算法实时跟踪一个选中的目标物体,然后获得该目标物体的质心,最后将该质心映射到Kinect深度传感器获得的深度图像中,从而实时得到该运动目标质心的三维坐标.实验结果表明,在目标与背景的色彩空间有一定偏差的情况下,该方法能够实时跟踪目标物体并获得目标物体质心的三维坐标.     

基于Kinect传感器的移动机器人室内三维环境创建

针对移动服务机器人需要感知室内工作环境问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维环境创建实用方法。机器人在移动过程中,Kinect传感器实时采集RGB信息和深度信息,将RGB图像信息映射到深度图像信息中,采用联合双边滤波对深度图像进行预处理,获得质量比较高的点云数据。对采集到的大量点云数据,采用半径滤波器算法对点云进行精简,剔除离群点,减少点云数量,提高匹配速度。点云配准时,采用NDT算法完成初始配准,从而得到图像帧间粗略的转换关系,并运用GICP算法对采集的多视角点云数据进行精确配准,得到拼接的三维点云场景。实验结果表明:本文方法具有更好的重建效果和更高的效率,可以应用于室内场景三维环境创建。     

基于RGB-D摄像机的室内三维彩色点云地图构建

创建室内环境的三维地图可以使用RGB-D摄相机获取多帧率的彩色图和深度图,结合视觉SLAM算法,完成彩信息与深度信息的结合并构建真实三维环境地图数据是常用的一种方法.通过Kinect传感器采集室内环境的RGB图和Depth图,改进了ORB算法并进行特征提取和基于FLANN搜索的图像匹配算法匹配图像特征,使用PNPRANSAC方法估计图像的运动,为抑制在点云配准过程中累积误差造成的位姿漂移采用g2o图优化,实现探索室内未知环境的三维彩色点云空间,完成周围环境地图的创建.实验结果表明,以Kinect传感器实现视觉SLAM的方法对于室内三维点云数据创建有较好的效果,具有一定的理论和实际应用价值.     

基于激光雷达与视觉信息融合的SLAM方法

单线激光雷达传感器的扫描范围是二维平面,在室内环境中,服务型移动机器人在进行同时定位和地图构建过程中,不在激光雷达扫描平面范围内的障碍物无法被识别,构建的地图中会缺少相应的环境信息。为了获取缺失的环境信息,通过改进粒子滤波Rao-Blackwellized的方法得到移动机器人位姿的估计,将Kinect获取的环境三维信息数据和激光雷达数据融合,使用载有ROS(机器人操作系统)的移动平台Turtlebot2在实际场景中进行实验。实验结果证明,使用融合后的数据信息能得到更加准确的建图和导航效果。     

基于HOG的物体分类方法

研究了利用梯度方向直方图(HOG)特征实现物体分类的方法,并且将该特征结合深度图像分割和支持向量机(SVM)分类器,实现了一个物体分类系统.该系统基于新型传感器Kinect,可以提供实时的彩色图和高精度的深度图.利用其深度图做图像分割并且还原物体的三维信息,提出了依据物体距离自适应放缩分割出的物体区域窗口尺寸的方法,解...     

一种三维物体的测量方法及其应用

介绍了一种仅使用一台CCD摄象头的低成本三维视觉测量方法。将结构光投射到由转动系统带动而旋转的三维物体上,经图象采集后,计算机求出三维物体的表面深度及各点的空间坐标,其数据用于计算机辅助雕刻及非规则形体的表面测量和加工。     

Kinect骨骼信息下的动态手势识别研究

针对复杂环境中存在的手势识别问题,提出一种利用Kinect传感器获取深度信息并进行动态手势识别的方法。该方法通过对Kinect传感器获取的深度信息进行分析,获取人体主要骨骼点的3D坐标,从中选取六个点作为手部运动的特征参照;为提高手势识别系统的识别速度,提出了一种基于查表的DTW算法对得到的特征数据进行模板训练并实现动态手势识别。实验结果表明:该方法具有较高的识别速度和识别率,对复杂背景及光照强度变化具有较强的鲁棒性。     

基于姿态角的双Kinect数据融合技术及应用

针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做坐标统一化处理;其次,提出了基于姿态角的骨骼数据融合算法模型,同时依据Kinect SDK构建标准姿势特征向量集合;随后,根据骨骼活动度分配对应骨骼贡献度大小,进而计算融合后的姿势特征向量集合与标准姿势特征向量集合的余弦和,实时反馈两者姿势的匹配度,实现人体姿势的识别。通过构建数据融合处理平台,并应用于人体姿势识别,验证了该方法在不影响识别速率的前提下,提高了人体姿势识别的精准度。