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传统的输电线路电力巡检有人工巡检和直升机巡检方式等,这些巡检方式具有低效性、危险性高、准确度低等缺点。为克服这些缺点,飞行机器人开始逐渐承担起输电线路的巡检任务。输电线路场景的地图构建是巡检任务的重中之重,场景地图的合理构建,关系着飞行机器人巡检的定位校准、路径规划等工作。近几年同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术受到国内外研究机构重视,并获得了很多令人振奋的成果,这为搭载视觉传感器的飞行机器人进行电力线路巡检工作提供了条件,是攻坚创新的一个科研方向。单目摄像机具有操作简单,运行成本低等优点,能够良好适应飞行机器人电力巡检工作需要。本文主要研究基于单目视觉的输电线路场景地图构建方法。图像特征匹配是地图构建的基础,目前存在许多关于图像匹配的相关算法,如SIFT算法,SURF算法,但实时性都较差,应用在输电线路巡检有一定局限性,因此本文选用了 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法。鉴于ORB算法在特征点匹配时基本不具备尺度不变性,本文提出了改进的ORB算法。首先用拉普拉斯法去极值;然后生成多尺度空间,并在尺度空间里检测稳定的极值点,使得提取出的特征点具有尺度不变信息,然后使用ORB描述子对特征点进行描述,生成具有旋转不变性的二进制描述子,并通过汉明距离完成对特征点的匹配;最后用去除误匹配点算法去除误匹配。实验结果表明,本文算法能有效解决ORB算法不具备尺度不变性的缺陷。当图像尺度发生变化时,改进算法特征点匹配的平均准确度达到约83.9%,相比于ORB算法提高了约58.5%;同时改进算法和ORB两种算法的匹配速度大致相当,改进算法保留了原ORB算法的快速优越性。因此改进的算法有一定的应用价值。本文对摄像机位姿估计技术进行了深入研究,根据刚体运动特征进行了增量式地图构建。针对输电线路场景背景,本文提出了将基于物体线框模型的摄像机位姿估计方法,这种方法良好应用于输电线路场景下的单目相机位姿估计过程,利用图优化方式进行了优化处理,实验表明,本文方法不仅能够完成单目视觉输电线路场景地图构建的目的,而且较传统方法而言,具有更高的准确性和鲁棒性。