抓取场景中三维圆分层提取算法new

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1、第4期测绘科技情报总第77期抓取场景中三维圆分层提取算法郭宝云编译摘要本文主要是利用分层描述信息来解决3维圆提取问题，分层描述信息包括用多模型基元描述的2维和3维信息以及它们以轮廓形式表达的知觉组织信息。利用较高层次的语义推理引出假设，在低层中通过反馈机制进行验证。3维信息视觉提取中的不确定性影响可以通过检测其2维形状和计算其3维空间位置和尺寸信息来减小。因此本文利用透视投影中，圆投影到2维平面上为椭圆这样一个事实，利用2维椭圆和它们所在的平面创建3维圆的假设，由于2维空间中的方向和位置信息比3维中的更可靠，进而在2维空间中验证这些假设。文章最后在机器人抓

2、取圆柱形物体中应用本文算法，进而对本算法进行评价。关键词3维圆提取；抓取；立体视觉；分层描述圆是自然或者人工物体中常见的特不确定信息，这些都会使其几何性能不稳定。征，相比点和线，它能提供更多的有关物最后一类是拟合算法。他们基本都是体的位置信息，所以圆是机器视觉中重要基于最小化代价函数，代价函数依赖于衡的结构。在三维视觉中，利用立体相机装量给定点到拟合圆的误差的距离函数。不置有很多方法获得类似线的三维实体。根管3维空间还是2维空间，拟合过程都可据知觉组织方案将稀疏立体数据分组，通以进行。如果是在2维空间进行拟合，则过这些单个的或者多个知觉组织的集合即需先根据

3、已知点计算出最佳平面，然后将可得到一些特定的结构。不管是在密集立所有点投影到该平面上。如果是在3维空体像对还是稀疏立体像对中，三维重建过间中拟合，最小化过程首先给定一个初始程中对应性查找过程都会减少信息的可靠值，然后试图收敛到一个最优圆。为了保性。因此，利用这种方法来检测类似三维证收敛，则需要给定一个好的初始值，这圆这样特定的结构时，我们需要同时考虑可以通过多个初始值来解决，但是这又大噪音和信息的不确定性影响。大减少了计算效率。也有人通过减少参数检测三维圆的算法可以分为三类。第空间来解决，但是立体视觉中固有的噪声一类是投票算法，例如霍夫变换。由于参会减少收

4、敛的可靠性。所以，尽管在2维数空间大，投票算法要比其它算法需要更空间拟合过程是分解解决方法（平面拟合多的存储空间和计算时间。和曲线拟合分开处理），但是它不管在效率第二类是利用圆的几何性质进行分析上还是对含有噪声的数据的所得结果的可的算法。对于激光深度数据，这种方法运靠性上讲，都更有优势。行速度快且结果可靠，因为输入数据的质本文提出了一种基于2维空间拟合的量可靠。而立体视觉会引入很多异常值和算法。需要注意的是，这类方法一般的做4第4期郭宝云编译：抓取场景中三维圆分层提取算法总第77期法只是利用3维信息和它在2维的投影信只要已知某个形状的透视投影，该形状在3息

5、。而本文的方法除了利用3维信息外，维空间中的位置就可以在2维空间中进行还利用了不同语义级别表示（例如2维对3验证。注意，2维空间中基元更多，其方向维）的及不同空间复杂度（例如局部对全和位置信息也可靠。局）的分层视觉信息。这样就得到了不同本文方法的关键思想是有效的利用由级别可靠性的信息。另外还有一个验证过局部/全局信息、丰富的语义及它们的可靠程，这也是在不同分层描述级别上完成的。性得到的不同级别的视觉信息。例如，众本文利用了“BiologicallyMotivated所周知，2维信息比3维信息更可靠（因为Multi-modalProcessingofVisu

6、alPrimitives”立体对应性问题会有额外的误差），但是获（Kr¨uger,N.,Lappe,M.,andW¨org¨otter,F.取圆的3维位置、3维方向和半径时仍然需(2004).）一文中的分层表示方法。图1给出要3维信息。我们做了权衡，即高级别的了一个示例，显示了不同表示级别上存在语义推理（例如3维信息引出3维推理）的信息。如图1(a)所示，最低级是一副像素将通过反馈机制在低级别中进行验证。另灰度值影像。如图1(b)所示，第二级是滤波一个方面是需要考虑处理过程中不同步骤结果，根据滤波结果可以得到第三级别的所使用的数据，通过利用半全局特征（2维

7、多模型2维基元（如图1(c)所示），第三级除和3维轮廓）进行假设的计算，可大大减了基本2维基元还有利用知觉组织方案得少计算时间；利用局部特征验证假设，可到的2维轮廓（如图1(d)所示）最后一个级减少轮廓中固有的额外误差的影响。通过别包含三维基元和由输入影像的2维信息这种方式，本文充分利用了分层描述的各得到的3维轮廓（如图1(e-f)）。个级别。下文安排如下：第一部分介绍圆检测算法，并且讨论算法在不同的场景（如圆的尺寸，三维位置、方向、圆的数量和其它如遮挡等变化情况）中的一些结果比较。第二部分给出了在3维尺寸和位置占主要作用的抓举场景中进行的不同的实验。最后

8、我们基于这些实验对算法进行评价，并给出结论。1圆检测算法图1分层表