基于视觉的移动智能终端室外定位方法研究

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室外定位服务贯穿于人类生活的衣食住行,当今各项智能应用服务都离不开定位这个关键的基础。定位技术在机器人自主导航、工业机械臂自动控制、无人车自动驾驶等项目中有着广泛的应用前景。基于视觉的移动智能终端室外定位方法可以分为点云获取和相机位姿估计两个方面,包括室外场景三维重建、点云配准、透视点计算位姿、坐标系转换等任务。本文对基于视觉的室外定位上述两方面技术展开研究,具体包括:针对室外场景点云获取方面,本文对大规模三维重建技术进行深入研究,主要包括运动恢复结构、点云配准与融合技术。对于自采集的室外大规模场景图像数据,通过局部点云配准与融合技术,构建了全局环境下的基础点云数据;针对相机位姿估计方面,一方面在传统的二维到三维的匹配基础上,对使用透视点方法计算相机位姿进行了改进。另一方面,提出了一种客观的透视点算法评估方法。本文的主要工作及创新点如下:1)深入研究了运动恢复结构方法,并针对实验进行室外场景三维重建工作,采集并建立了本校校园部分场景的点云数据库。提出了对全局条件下利用无人机的额外信息对采集图像进行一次性三维重建的改进方法。2)改进了传统的透视点计算相机位姿方法,提高了匹配和精度,获得了更精确的相机位姿结果。针对恢复无人机航拍图像位姿精度评估问题,提出参考位姿的思路,该评估方法经实验验证较为客观可行。3)试图探讨是否大规模结构的点云数据对于基于视觉的定位方法是否是必要的。本文针对基于视觉的移动智能终端定位研究结果,能够为大规模场景点云数据库构建和透视点计算相机位姿等任务提供新方法与新思路。
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