【摘 要】
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随着计算机科学与传感器技术的快速发展,三维重建成为计算机视觉和机器人技术领域的热点研究问题。在文物保护、增强现实、机器人定位导航等许多领域中三维重建技术都起着重要作用,因此具有巨大的研究价值与意义。本文以搭载混合视觉系统的移动机器人室内外三维场景重建为中心,针对点云数据稀疏、深度学习方法预测的深度信息受视场角度限制以及点云与图像数据融合等问题展开相关研究。主要工作包括:（1）在实际环境中,将LID
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随着计算机科学与传感器技术的快速发展,三维重建成为计算机视觉和机器人技术领域的热点研究问题。在文物保护、增强现实、机器人定位导航等许多领域中三维重建技术都起着重要作用,因此具有巨大的研究价值与意义。本文以搭载混合视觉系统的移动机器人室内外三维场景重建为中心,针对点云数据稀疏、深度学习方法预测的深度信息受视场角度限制以及点云与图像数据融合等问题展开相关研究。主要工作包括:（1）在实际环境中,将LIDAR（Light Detection And Ranging）和全景相机构成的混合视觉系统搭载在移动机器人上;在Gazebo仿真平台中搭建了配置LIDAR和相机传感器的移动机器人仿真模型,对机器人建模过程、LIDAR和相机传感器配置方式进行了详细的描述;并以此作为实际实验平台与仿真实验平台。（2）针对传统标定方法操作繁琐并且需要手动干扰的问题,提出一种LIDAR与全景相机的自动标定方法。该方法仅需将多个棋盘格标定板放置于LIDAR与全景相机的共同视角下,一次拍摄获取单帧的点云数据与对齐的全景图像,然后基于生长的棋盘角点检测算法获取图像棋盘角点,并根据点云反射强度估计出点云棋盘角点,最后建立2D-3D图像棋盘角点与点云棋盘角点的几何约束方程,求解出外参数。并以此作为LIDAR点云与图像信息融合算法的研究基础,同时针对在实际环境中难以获得两传感器外参数真实值的问题,在Gazebo仿真平台对所提出的标定方法进行了误差分析。（3）针对LIDAR点云数据稀疏、预测的深度信息受视场角度限制的问题,提出一种基于卷积神经网络的全景深度估计方法。该网络框架级联融合了LIDAR稀疏深度与全景彩色图像信息,能够根据所提出的PDCBN（Panoramic Depth Conditional Batch Normalization）网络层自适应调整优化局部细节,最终输出密集且准确的全景深度图像。同时,为了解决网络模型训练样本不足的问题,建立了一个综合数据集,并在综合数据集上,与其它方法进行了性能比较。（4）为了评估单帧LIDAR点云与图像信息的融合算法,在Gazebo仿真平台中搭建了复杂的室外实验场景,对仿真实验场景与实际室内外实验场景的三维重建结果进行了分析与对比。
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