基于视觉的实时三维建模与定位研究

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1、西南科技大学工程硕士专业学位论文基于视觉的实时三维建模与定位研究作者姓名余辉亮所在学院信息工程学院专工程业／领域控制１１曰学校导师梁艳阳校外导师论文完成曰期２０１８年５月２２日＿ClassifiedIndex:TP277U.D.C:621.3SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisRealtime3DModelingandPositioningResearchBasedonVisionGrade:2015Candidate:YuHuiLiangAcademicDegree

2、Appliedfor:MasterSpeciality:ControlEngineeringSupervisor:LiangYanYang,Professor独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下（或我个人……）进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：

3、学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名：日期：西南科技大学硕士研究生学位论文第I页摘要实时三维建模与定位构图技术是无人驾驶领域或者和虚拟现实中一大关键技术，其应用场景十分广泛。由于视觉传感器具有天然的优势，基于视觉SLAM成了研究的特点。过去的运动推断结构（StructurefromMotion，SFM）,在实时性上并不能满足机器人的定位与建图要求，同时SFM不具备与地图关联的能力。而实时三维建模与定位技术，却可以比较高效给机器人提供精确的

4、定位信息和场景信息。对于机器人感知能力的提升有了质的飞越。虽然目前也出现了类似的实时SFM，即vSLAM。但是在针对应用场景需求上面比较单一。本文利用改进的ORB特征点和优化误匹配（运动网格估计），构建视觉的实时三维建模与定位系统，可实现稠密地图和稀疏地图同时重建与定位。本文的主要研究成果包括：1、在特征提取和特征误匹配上面提出改进，以应对ORB特征的不均匀问题，以及Ratio-test误匹配问题。并将改进ORB特征来构建图模型、视觉词典。2、构建一套完整的基于视觉的实时三维建模与定位系统。采用单目加结构光的方式，以应对单目尺度问题。同时采用的基于关键帧优化的框架，将改进后的ORB特

5、征融合在一个后端的框架中。3、对单一的场景地图表示，根据关键帧选取策略、闭环策略同时完成稠密地图和稀疏地图同步构建。实验表明该系统方法可以良好的提高定位精度和三维建模精度。关键词：实时三维建模与定位改进ORB特征运动网格估计关键帧图优化西南科技大学硕士研究生学位论文第II页AbstractReal-timethree-dimensionalmodelingandlocationcompositiontechnology,akeytechnologyinunmanneddrivingfieldorvirtualreality,hasanextensiveapplicationinthe

6、future.Becausethevisualsensorhasthenaturaladvantage,SLAMhasbecomeaspecialperspectiveofresearch.Thepastmotioninferencestructure(StructurefromMotion，SFM)neithermeetsthepositioningandmappingrequirementsofrobotsinrealtime,norhastheabilitytorelatetomaps.Real-timethree-dimensionalmodelingandpositioni

7、ngtechnologycanprovidetherobotwithmoreaccuratelocationinformationandsceneinformation.Itisaqualitativeleapinsenseabilityofrobots.Althoughthereisareal-timeSFMatpresent,i.e.vSLAM,therequirementsfortheapplicationscenarioarerelativelys