發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 14:58

　　 定位問題不僅是同步定位與建圖問題(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的核心,更是基于位置服務(wù)(Location-based Service,LbS)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality,AR)等應(yīng)用領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。其中,基于機(jī)器視覺的定位解決方案獲得了廣泛關(guān)注并得以迅速發(fā)展。本文提出了一種3D視覺室內(nèi)定位解決方案,該定位策略從RGB-D感應(yīng)設(shè)備提供的彩色圖與深度圖中提取平面特征,并進(jìn)而實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)匹配與定位:首先,在定位過程中,室內(nèi)環(huán)境由平面組成的連通圖表示,并使用結(jié)構(gòu)子圖的匹配替代平面特征匹配對(duì)的重復(fù)搜索過程;其次,表現(xiàn)建筑結(jié)構(gòu)的曼哈頓世界假說模型也被引入至定位問題中,以削減子圖內(nèi)的平面對(duì)匹配次數(shù),加速匹配過程的執(zhí)行。在實(shí)時(shí)運(yùn)行的前提下,該定位方法可以容納探測(cè)設(shè)備視野范圍內(nèi)的平面特征進(jìn)行匹配,從而更早地得到定位結(jié)果;隨后,作為對(duì)定位結(jié)果的評(píng)估,匹配識(shí)別后的子圖配準(zhǔn)過程將兩子圖內(nèi)所有的平面特征進(jìn)行擬合,最終得到定位坐標(biāo)與配準(zhǔn)評(píng)分;最后,曼哈頓世界假說的引入同時(shí)也能簡(jiǎn)化初始位姿確定后的定位問題,將其分類討論為6自由度(Degree of Freedom,DoF)的初始位姿確定問題,以及4自由度的后續(xù)位姿計(jì)算問題,達(dá)到簡(jiǎn)化問題的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,利用本文提出的定位方法在室內(nèi)環(huán)境行進(jìn)時(shí)能比原有PbMap定位算法更早地得到定位結(jié)果,同時(shí)具有更高的運(yùn)算效率。另外,平面配準(zhǔn)過程也能幫助定位模塊排除潛在的錯(cuò)誤匹配,并能承受部分環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。本文提出的室內(nèi)定位方法對(duì)基于平面特征的同步定位與建圖系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了特征復(fù)用,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41
【部分圖文】：

系統(tǒng)在視覺里程計(jì)的基礎(chǔ)上消除偏移，構(gòu)建完整現(xiàn)方式上，對(duì)應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)合與目的，S如在圖 1 - 2 中的一系列生成地圖中，傳統(tǒng)俯視圖如圖（a）；隨著立體視覺系統(tǒng)出現(xiàn)，深，并構(gòu)成三維點(diǎn)云如圖（b），更直觀地描地圖時(shí)，海量的點(diǎn)信息會(huì)造成龐大的數(shù)據(jù)處渲染更是依賴于高性能圖像處理器（Grap時(shí)顯示。于是如圖（c）的體素（Voxel）地用大立方體表示整體結(jié)構(gòu)信息，以此來平衡采用不同特征的視覺 SLAM 系統(tǒng)也會(huì)利用

分割問題依賴且受限于如色彩、紋理等視覺特征。如圖2-1 所示，基于鄰近像素相似性的超像素技術(shù)（superpixel）即是基于色彩相似性的圖像分割。圖像分割將概率圖模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）中如條件隨機(jī)場(chǎng)（ConditionalRandomFieldmodels，CRF）[32]、高階條件隨機(jī)場(chǎng)模型（HigherOrderCRFs，HOCRFs）[33]等應(yīng)用于圖像特征的融合，有效地達(dá)到了識(shí)別與分割的目標(biāo)；Long 等人利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的語義分割[34]，圖 2 - 1：二維圖像的超像素分割

分割問題依賴且受限于如色彩、紋理等視覺特征。如圖2-1 所示，基于鄰近像素相似性的超像素技術(shù)（superpixel）即是基于色彩相似性的圖像分割。圖像分割將概率圖模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）中如條件隨機(jī)場(chǎng)（ConditionalRandomFieldmodels，CRF）[32]、高階條件隨機(jī)場(chǎng)模型（HigherOrderCRFs，HOCRFs）[33]等應(yīng)用于圖像特征的融合，有效地達(dá)到了識(shí)別與分割的目標(biāo)；Long 等人利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的語義分割[34]，圖 2 - 1：二維圖像的超像素分割
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本文編號(hào)：2893177