当今,在未知环境中,应用移动机器人构建环境的三维地图正成为移动机器人研究中的热点问题,日益受到研究人员的关注。移动机器人构建地图的过程,实际上就是移动机器人根据其感知信息对其活动环境建模的过程。本文主要是围绕三维地图的构建进行阐述,重点研究了野外场景中三维地图构建的有关问题,结合基于视觉传感器得到的深度数据以及采用惯性导航系统和GPS方法获取的车体定位数据进行三维地图的构建,达到利用实际地域环境数据,实现基于多传感器的地面智能移动机器人软件系统的离线拟实仿真调试的目的。通过大量的实验验证了一系列算法的有效性、可行性。 本文首先研究了三维地图构建的前期算法,包括摄像机标定、立体视觉的匹配和高度数据获取等几个步骤。由左、右CCD拍摄的一组场景图配对后得到致密视差图,并且进行高度计算后用网格记录高度信息。 然后基于某一单帧信息,运用OpenGL绘制了一个三维场景,采用了三角剖分算法将一系列三角面片拼合这个三维场景。此外,强度分层等伪彩色技术的运用和法向量的计算大大增强了可视化效果。这些工作是三维地图构建的基础。 最后提出了一套三维地图构建算法,完成了三维地图的构建。先是进行坐标变换,将机器人坐标系下的网格区域坐标转换到全局坐标系下;进而提出数据优化思想,引入块网格的定义并初始化块网格;最后基于块网格进行高度计算,并且修正高度值的误差,使得构建的三维地图更加精确、真实。得到的与二维地图对应的三维地形地图被应用于移动机器人系统或者自主车运动系统进行道路建模、障碍识别以及路边检测。