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Kinect传感器的移动机器人室内环境三维地图创建

针对移动服务机器人在未知室内环境下的三维感知问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维地图创建实用方法.对于机器人在运动过程中连续采集的多帧RGB-D信息,首先利用SURF算子对RGB图像提取稳定特征点并进行特征点匹配,然后结合深度图像,采用RANSAC算法剔除可能存在的误匹配点并完成初始配准,从而估计得到图像帧间粗略的相对转移关系,最后运用广义ICP算法对采集的深度图像进行精确配准,得到拼接的三维点云图.在此基础上进一步开发了移动机器人三维地图创建应用系统,实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法研究

为了解决传统的彩色全景图拼接算法在特征点匹配过程中匹配时间较长且匹配失误率过高的问题,优化整体的彩色全景图拼接算法,提出了基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法.构建SIFT算法的基本流程,通过创建空间尺度确定极值点的空间位置和梯度方向,以便进行SIFT特征点匹配.研究基于SIFT变换算法的全景图像拼接技术,设计全景图像拼接技术的基本流程,在获取全景图像之后进行预处理,利用SIFT变换算法进行图像配准和图像融合.经实验验证,通过匹配失误次数、匹配度以及匹配时间的数据对比所提算法与基于ORB算法的全景图像拼接技术的优劣,确定基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法更具备优越性.     

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。     

基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建 (SLAM)方法. 在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建. 实验结果表明所用方法的有效性. 多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.      

分形技术及小波变换在全景图像中的应用

介绍了全景图生成过程,并对图像拼接的关键和难点技术进行了总结.在此基础上提出了一种新的全景图生成算法,该算法首先利用分形技术对图像进行匹配,然后用基于小波分解系数的渐入渐出的融合方法来进行平滑无缝拼接,最后生成全景图.实验结果表明,该算法具有较好的稳定性,能较好地消除拼接痕迹,获得了理想的图像拼接效果.     

基于嵌入式的实时视频采集与拼接系统的设计

视频拼接在日常生活中有着广泛的应用。提出了一种基于Linux和Open CV的嵌入式实时视频采集和拼接系统设计方案。该系统采用Tiny4412四核处理器,通过两个摄像头实时采集图像数据,然后结合Open CV库利用改进的算法对两幅具有重叠区域的图像进行拼接处理,包括特征匹配和图像融合处理,生成拼接图像,最后把拼接图像在LCD上实时显示。实验结果表明,采取的算法能够适应多种环境,很好的抑制鬼影,并且拼接速度能够达到实时系统的要求。     

基于SIFT算法的自动全景图生成算法

自动全景生成被广泛应用于全景数码相机,卫星图像拼接以及医学图像分析中。本文提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法和改进的普氏分析（Procrustes analysis）的自动全景图像生成算法。实验证明该算法能够根据多幅图像的特征自动准确地拼接生成全景图像。     

基于自然柱状特征地图的智能车定位

针对室外环境中手工测量柱状自然特征建立环境的特征地图(简称柱图)工作量大、精度低的问题,提出了一种基于激光雷达的地图自动生成方法.在此基础上,采用基于柱图的定位方法,使用迭代最近点算法进行地图匹配,提高了定位精度.仿真数据和实际数据的实验结果表明,该方法具有精度高、速度快等特点.     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.