一种改进的KinectFusion三维重构算法

摘要：

对KinectFusion算法进行了两个方面的改进,一方面提出使用环境中的边线特征点匹配来提高其定位鲁棒性,另一方面在点云模型中预设一个地面点云来降低累积误差提高精度.在一个RGB-D(颜色-深度)SLAM验证数据集以及一个实验室的场景数据上进行了建模对比实验,结果显示,改进后的算法在鲁棒性和精度上均有明显提高,在建立一个尺度为6m×3m×3m的环境时建模误差由4.5％降低为1.5％.虽然算法运行的效率有所下降但仍保持较高实时性,对建模时的用户体验没有明显影响.

关键词：KinectFusion算法、同时定位与地图创建、Kinect传感器、密集重建

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国际热核聚变实验堆ITER计划专项资助项目2011GB113005

在线出版日期：2014-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：129-136