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基于激光雷达数据的三维重建一直是光学三维传感应用研究中的重要课题,对光学三维传感的推广具有重要意义。该方法能克服机器视觉算法重建场景不唯一的缺点,给机器人导航控制提供精准信息,提高人机交互能力,有利于未知环境下机器人的导航。 本文通过对激光雷达数据特征进行分析,对激光雷达数据三维重建的原理和技术进行了较为深入的研究。将主要内容分为四部分:数据采集和处理、深度数据配准、重建三角形网格表面以及网格融合。本文研究内容和取得的成果如下: 1.通过激光雷达对周围环境进行扫描,将取得的数据处理成包含高度信息的二维矩阵。针对在环境信息的采集过程中不可避免地引入测量噪声的问题,本文借鉴了图像中值滤波的思想,采用了二维中值滤波,对白噪声和高斯噪声取得了较好的滤波效果。针对传统算法需要多次比较的问题,本文结合加权和选点滤波算法,改进了快速中值滤波算法,滤波速度和滤波效果都得到了改良。 2.本文选用了经典的ICP算法,将不同视点下采集到的距离图像配准到同一坐标系下。为了提高配准速度,对配准点对的选择进行改进,删除假的点对,减少了配准点对的数量,缩短了运行时间。利用四元数表达计算出旋转参数R和平移参数t,完成配准工作。 3.考虑到激光雷达数据所含的固有结构信息,在三角形网格划分的时候选用最短对角线法作为划分准则,从而得到易于管理和渲染的三角形网格表面。在图像整合部分,对配准后的多角度数据进行去冗余和拼接操作。首先确定重叠区域,将各个视点的重叠区域删除;然后确定拼接边界线段,通过拼接算法完成网格整合。 4.通过对上述各算法的实现,开发了一个基于激光雷达数据的三维重建系统。能完成摄像头不能清晰识别情况下三维场景的重建工作,基本实现了移动机器人移动过程中对场景的三维重建目的。