基于视觉的移动机器人三维场景感知技术研究

西南科技大学硕士研究生学位论文第IV页

1绪论 (1)

1.1课题研究背景及意义 (1)

1.2国内外研究现状及发展趋势 (2)

1.3论文的研究内容和章节安排 (7)

1.3.1研究内容 (8)

1.3.2章节安排 (8)

2深度图计算 (10)

2.1摄影几何 (10)

2.1.1坐标变换 (10)

2.1.2小孔成像模型 (13)

2.1.3相机畸变模型 (14)

2.2双目立体视觉模型 (16)

2.2.1视差原理 (17)

2.2.2对极几何 (18)

2.2.3立体匹配约束 (19)

2.3基于GPU计算的快速稠密匹配算法 (20)

2.3.1支撑点计算及三角剖分化 (21)

2.3.2视差分布建模 (22)

2.3.3视差计算及深度图映射 (24)

2.3.4算法实现及实验结果 (25)

2.4 Kinect深度图获取 (29)

2.4.1Kinect深度计算原理 (29)

2.4.2Kinect数据获取及精度分析 (30)

2.5本章小结 (32)

3移动机器人三维场景重构 (33)

西南科技大学硕士研究生学位论文第V页

3.1表面信息计算 (33)

3.1.1深度图预处理 (33)

3.1.2表面顶点和法线计算 (35)

3.2基于快速ICP算法的移动机器人姿态估计 (36)

3.2.1迭代最近点算法 (36)

3.2.2多尺度表面生成 (39)

3.2.3线性最小二乘法逼近 (40)

3.3多表面视图体积拼接及三维模型网格化 (42)

3.3.1截断符号距离函数 (43)

3.3.2体积拼接算法 (44)

3.3.3移动立方体算法 (45)

3.4算法实现及实验结果分析 (47)

3.4.1深度图双边滤波 (47)

3.4.2快速迭代最近点算法 (48)

3.5本章小结 (49)

4基于局部特征的三维目标识别 (50)

4.1曲面几何特性分析 (50)

4.1.1 曲面微分几何 (51)

4.1.2 曲面形状索引 (53)

4.2形状索引图SIFT特征描述 (54)

4.2.1 形状索引图关键点提取 (55)

4.2.2SI-SIFT局部特征描述 (57)

4.3 模型建立及实验 (58)

4.3.1模型库特征描述集与目标识别 (58)

4.3.2 实验及结果分析 (60)

4.4本章小结 (62)

5基于视觉的移动机器人三维场景感知系统设计 (63)

5.1系统概述 (63)

西南科技大学硕士研究生学位论文第VI页

5.2三维场景感知系统设计及实现 (63)

5.2.1系统硬件配置与软件设计 (63)

5.2.2系统运行结果与分析 (66)

5.3本章小结 (71)

结论及展望 (72)

致谢 (74)

参考文献 (75)

攻读硕士学位论文期间发表的论文及科研成果 (81)

西南科技大学硕士研究生学位论文第1页1绪论

进入21世纪以来，机器人技术在智能制造领域取得了巨大成功。在德国工业

4.0及中国制造2025计划的推动下，机器人作为新型生产工具将继续提高人类生产力并且不断拓展人类活动领域。移动机器人是可以如人类一般在场景中运动，集场景感知与理解、动态决策与规划、行为控制与执行等多个功能于一体的智能机器人系统。机器视觉的研究目标就是利用视觉传感器及相关算法使机器人也能和人类一样去感知三维环境。如何利用机器视觉技术使移动机器人能够在复杂的未知环境感知三维场景信息，从而达到高效地完成人类交给它们的任务是当前机

器人领域一项极具应用前景的研究方向。

1.1课题研究背景及意义

移动机器人场景感知是指机器人能够依靠传感器获取周围环境信息并处理提取出环境中有效的特征信息，最后表示成机器人能够理解的模式的过程。视觉传感器包含了丰富的原始信息，是移动机器人获取场景信息的重要手段。事实上，视觉传感器不局限于摄像机，所有能够把原始数据转化为图像表示的传感器都可以当作视觉传感器，比如激光雷达，超声成像。目前基于视觉的场景感知还没有严格统一的定义，参考麻省理工、卡耐基梅隆、斯坦福等大学的国际著名科研团队的研究工作，基于视觉的场景感知可以表述为在场景数据获取与表示的基础上，结合视觉分析与模式识别等技术手段，从计算统计、结构分析和语义表达等不同角度挖掘视觉数据中的特征与模式，从而实现对场景有效感知。所以，这里的“感知”不仅意味着对场景从局部到全局、从外观到几何形态的鲁棒获取，更是从低层数据到有含义实体的抽象模式的解释。

切尔诺贝利核泄漏之后，许多国家都在探索处置类似恶性的事件的有效手段，其中，能够危险环境下工作机器人是一个不错的解决方案。日本福岛核事件期间，美国和日本投入大量机器人用于危险环境监测及采样，为最后的灾难处置贡献了很大的力量。除了处置核泄漏，矿井、废墟、深海等特殊场合也是机器人取代人类对未知的场景进行探测与感知重要应用场景。