室内环境中单目视觉3D地图创建

摘要

近年来，基于视觉系统的3D地图创建受到了研究人员的日益关注。移动机器人需要在未知的室内环境中进行工作，就必须明确周围空间的环境表示方法，本文提出了一种基于改进视觉里程计和树网络结构的室内3D地图创建及优化方法。方法包括：视觉特征的提取描述和匹配跟踪；3D地图的关联创建；闭环检测与地图优化。
　　首先，本文研究了3D地图创建前的视觉系统相关技术，包括摄像机的成像模型及其原理；视觉特征处理模块中采用SURF算子对采集到多帧RGB图像进行稳定的特征点提取和匹配；对Kinect采集的图像信息和深度信息进行融合，加载点云库（PCL）进行三维地图的映射显示。
　　其次，针对3D地图中的数据关联匹配问题，提出了一种基于改进视觉里程计方法的3D数据匹配算法。关联视觉三维信息模型，使用里程计中的六个自由度来表示转换矩阵，利用刚体转换的非结合代数以及图片一致性最大化来参与计算，通过能量方程的线性化来评价配准结果，提高数据融合的成功率，能够有效实时地进行点云数据配准，实现室内环境3D地图增量式实时创建。
　　最后，实现全局3D地图优化创建。针对彩色图像和深度信息标定的问题，采用校正失真的公式模型，更正采集的RGB图像和深度图的对应关系以减小数据前期误差，从而有利于后期数据的融合处理；提出室内环境下单目视觉3D地图的闭环检测算法，方法包括：采用BoVW建模和贝叶斯滤波法相结合来对历史的闭环检测进行跟踪，实现当前图像和历史图像的数据关联，一旦检测到闭环，通过基于树结构的网络优化方法对新的约束条件进行地图优化，实现3D地图的闭合显示，最终创建出室内环境中全局闭合的3D地图。

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第一章 绪论

1.1课题的背景分析及意义

1.2课题的研究现状

1.3论文的主要工作及章节安排

第二章 视觉特征处理与三维创建技术

2.1引言

2.2 Kinect技术介绍

2.3视觉特征处理

2.4三维创建方法

2.5本章小结

第三章 基于改进视觉里程计方法的3D数据匹配

3.1引言

3.2三维点云数据匹配概念

3.4数据匹配实验分析

3.5本章小结

第四章 基于树网络结构的3D地图优化创建

4.1引言

4.2采集数据的优化

4.3基于单目视觉的3D地图闭环检测方法

4.4室内环境3D地图创建实验分析

4.5本章小结

第五章 总结与展望

5.1全文总结

5.2未来展望

参考文献

致谢