【摘 要】
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在热像仪与3D激光雷达组合感知系统上,对基于特征点的配准问题进行了研究。结合热像仪与3D激光雷达的工作特性,设计制作了温控镂空发热网配准靶,可同时为热像仪与3D激光雷达
【机 构】
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北京理工大学复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,
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在热像仪与3D激光雷达组合感知系统上,对基于特征点的配准问题进行了研究。结合热像仪与3D激光雷达的工作特性,设计制作了温控镂空发热网配准靶,可同时为热像仪与3D激光雷达提供特征点。红外图像特征点使用Harris角点探测器进行采集;为减小混合像素和激光点稀疏的影响,对配准靶平面进行了拟合并对点云进行了配准平面符合度检查,确定了深度图边缘;使用计算角点附近深度边缘均值的方法提取深度特征点坐标,并对坐标进行了修正;最后使用NMSM-EM优化方法对配准结果进行了优化。基于以上研究成果,使组合感知系统能够在微光条件下完成对移动机器人行驶环境的感知。
On the combination of thermal imager and 3D lidar sensing system, the registration based on feature points is studied. Combined with the working characteristics of thermal imager and 3D laser radar, a temperature controlled hollow heating net registration target is designed and manufactured, which can provide the characteristic points for the thermal imager and the 3D laser radar at the same time. The infrared image feature points were collected by Harris corner detector. To reduce the influence of sparse pixel and laser spot, the registration target plane was fitted and the match of point cloud was checked. The depth The edges of the graph are extracted. The coordinates of the depth feature points are extracted by calculating the mean value of the depth edges near the corners, and the coordinates are corrected. Finally, the registration results are optimized by using the NMSM-EM optimization method. Based on the above research results, the combined sensing system can sense the moving environment of mobile robots in low light conditions.
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