基于kinect的三维视觉里程计的设计

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1、基于Kinect的三维视觉里程计的设计　　摘要：针对移动服务机器人在未知环境下三维路径估计的问题，设计了一种基于Kinect的实时估计机器人运动轨迹的方法。该方法采用Kinect获取机器人运动过程中连续帧的彩色和深度信息，首先，提取并匹配目标帧和参考帧的SURF的特征点；然后，结合深度信息利用经典P3P问题的方法及改进的随机采样一致性（RANSAC）算法计算机器人的初始6自由度（DOF）位姿；最后，通过非线性最小二乘算法最小化初始位姿内点的双向投影误差来提高位姿精度，进而得到机器人的运动轨迹。同时对

2、比了不同特征点及描述符结合下的里程计精度。实验结果表明，所提方法能够将里程计误差降低到3.1%，且能够满足实时要求，可为机器人同时定位与地图创建提供重要的先验信息。　　关键词：同时定位与地图创建；视觉里程计；Kinect；路径估计；彩色深度信息　　中图分类号：TP242.6；TP18　　文献标志码：A　　Abstract：Aimingattheproblemof3Dtrajectoryestimationformobileservicerobotsinunknownenvironments，this

3、thesisproposedanovelframeworkforusingKinectsensortoestimatethemotiontrajectoryofmobilerobotsinrealtime.RGBDinformationofsuccessiveframesintheenvironmentwascapturedbyaKinect：firstly，thefeaturepointsofSpeededUpRobustFeature（SURF）ofthetargetframeandrefere

4、nceframewereextractedandmatched；secondly，initial6DegreeOfFreedom（DOF）poseestimationwascomputedbyanovelsolutionfortheclassicalPerspective3Point（P3P）problemandanimprovedRandomSampleConsensus（RANSAC）algorithmcombiningwithdepthinformation；lastly，theposeest

5、imationwasrefinedbyminimizingthereprojectionerrorofinliersofinitialvalueviaanonlinearleastsquaressolver，andthenthemotiontrajectoryoftherobotwasgained.Theexperimentalresultsshowthattheerroroftheodometryisreducedto3.1%bytheproposedapproachinrealtime.Itca

6、nprovideimportantpriorinformationforsimultaneouslocalizationandmappingofrobots.　　Keywords：SimultaneousLocalizationandMapping（SLAM）；visualodometry；Kinect；trajectoryestimation；RGBDinformation　　0引言　　机器人对周围环境的认知及自定位是其自主导航的前提，因此，同时定位与地图创建（SimultaneousLocali

7、zationandMapping，SLAM）问题在自主移动机器人研究领域具有举足轻重的地位。近年来，利用视觉信息估计机器人移动位姿的研究引起了人们的广泛关注。视觉里程计（VisualOdometry）一词源于Nister等[1]在2004年的一篇里程碑式的文献，旨在通过分析采集到的连续视觉信息估计相机承载平台（如交通车、机器人）的位置和航向。在没有任何相机工作空间先验信息的情况下，视觉里程计的方法能够仅利用视觉信息逐步重建相机的运动轨迹。与传统轮测里程计相比，视觉里程计不受地面崎岖或其他恶劣条件造成

8、的轮滑现象的影响。基于这种优势，视觉里程计常为轮测里程计及其他导航系统（如全球定位系统（GlobalPositionSystem，GPS）、惯性测量单元（InertialMeasurementUnit，IMU）、激光里程计）提供额外的有用信息。　　视觉里程计可以根据计算运动轨迹所使用的数据传感器类型进行分类。例如单目相机（monocularcameras）[2]、立体相机（stereocameras）被广泛应用于里程计的设计。Nister等[1]提出的单目视觉和立体视