基于立体全景视觉的移动机器人3DSLAM研究

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1、硕士学位论文基于立体全景视觉的移动机器人3DSLAM研究（学术型）RESEARCHON3DSLAMOFMOBILEROBOTWITHOMNIDIRECTIONALSTEREOVISION熊斯睿哈尔滨工业大学2015年7月国内图书分类号：TP274+.3学校代码：10213国际图书分类号：621密级：公开工学硕士学位论文基于立体全景视觉的移动机器人3DSLAM研究（学术型）硕士研究生：熊斯睿导师：于殿勇副教授申请学位：工学硕士学科：机械电子工程所在单位：机电工程学院答辩日期：2015年7月授予学位单位：哈尔滨工业

2、大学ClassifiedIndex:TP247+.3U.D.C:621DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHON3DSLAMOFMOBILEROBOTWITHOMNIDIRECTIONALSTEREOVISION（Academic）Candidate:XiongSiruiSupervisor:AssociateProf.YuDianyongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:

3、MechatronicsEngineeringAffiliation:SchoolofMechatronicsEngineeringDateofDefence:July,2015Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要全景视觉成像系统是近年来机器人视觉领域研究的热点之一，该类型传感器在视觉监控领域，机器人定位，机器人视觉伺服控制等得到了广泛应用。随着服务机器人的活动能力不断增强和室内环境的日趋复杂，机器人

4、必须考虑环境的三维信息，以决定其移动策略，三维同时定位与地图构建（3DSLAM）技术是提高机器人环境感知和活动能力的重要方法。为使机器人在环境探索过程中，通过连续感知三维物体表面特征并构建三维环境地图，本文研究了基于全景相机的3DSLAM。本文首先基于统一球面投影原理构建鱼眼全景类型相机的成像模型，并在此基础上建立了双目立体视觉标定模型。为了克服扭曲图像角点曲率变化对传统Harris及FAST角点提取的影响，本文基于图像边缘特征，通过Hough变换拟合图像线段来检测图像角点，提高了角点检测的稳定性和精度。在统一

5、球面投影原理基础上，本文进一步开展了球面尺度不变特征的研究。在建立全景相机投影模型的基础上，采用球面尺度空间特征不变（SIFT）算法构建球面尺度空间，并通过构造局部球面描述子（LSD）实现全景图像特征点的提取与合理匹配。在此基础上，根据球面几何原理获取了SIFT特征点准确的三维信息。通过基于RANSAC的三维平面特征建模及检测方法实现了SIFT空间三维特征点的重构，验证提取SIFT特征点的准确性。基于扩展卡尔曼滤波，研究了立体视觉系统的SLAM问题；该方法不依赖于具有先验信息的运动模型，而是采用自运动模型作为S

6、LAM的运动模型；在单目视觉观测模型的基础上，提出了立体视觉的观测模型，并采用基于Kd树的最近邻算法解决数据关联问题。实验结果表明，所采用的球面SIFT算法克服了传统SIFT在球面极点提取不准确的问题，对全景相机适应性强且具有较好的匹配效果；通过提出的特征点三维信息获取方法，能精确地提取出特征点三维信息；设计的3DSLAM方法对不同环境适应性良好、构建的地图误差低，且能有效地移植到机器人平台上。关键词：全景相机；统一球面机理；球面SIFT；三维重构；3DSLAMI哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractR

7、ecently,omnidirectionalimagingsystemhasbecomeahotissueoftheresearchonrobots’visualfield,thiscamerahasbeenwidelyusedinvisualinspectionfield,robots’locationandservocontrolsystemofrobots’vision.Withtheabilityofrobotshasbeenimprovedandindoorenvironmenthasbecomem

8、orecomplex,inordertodeciderobots’movingstrategy,3Dinformationoftheenvironmentshouldbeentakenintoaccount.Thispaperstudies3DSLAMbasedonomnidirectionalcamera,thepurposeofistodeeplysolvecoreprincipl