室内环境下基于平面与线段特征的RGB-D视觉里程计
针对室内环境的结构特点,提出一种使用平面与线段特征的RGB-D视觉里程计算法.首先根据RGB-D扫描点的法向量对3D点云进行聚类,并使用随机抽样一致(RANSAC)算法对每簇3D点集进行平面拟合,抽取出环境中的平面特征;随后利用边缘点检测算法分割出环境中的边缘点集,并提取出环境中的线段特征;然后提出一种基于平面与线段几何约束的特征匹配算法,完成特征之间的匹配.在平面与线段特征匹配结果能提供充足的位姿约束的条件下,利用特征之间的匹配关系直接求解RGB-D相机的位姿;若不能,则利用匹配线段的端点以及线段点集来实现RGB-D相机位姿的估计.在TUM公开数据集中的实验证明了选择平面与线段作为环境特征可以提升视觉里程计估计和环境建图的精度.特别是在fr3/cabinet数据集中,本文算法的旋转、平移的均方根误差分别为2.046?/s、0.034 m/s,要显著优于其他经典的视觉里程计算法.最终将本文系统应用到实际的移动机器人室内建图中,系统可以建立准确的环境地图,且系统运行速度可以达到3帧/s,满足实时处理的要求.
视觉里程计、同时定位与建图、移动机器人、平面分割
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TP242.6(自动化技术及设备)
国家自然科学基金61573196;天津市自然科学基金15JCYBJC18800,16JCYBJC18300
2018-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
921-932
