基于点云数据的气味源识别与定位研究

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1、硕士学位论文基于点云数据的气味源识别与定位研究ResearchonRecognitionandLocationofOdorSourceBasedonPointCloudData作者：刘阳导师：缪燕子副教授中国矿业大学二○一六年六月中图分类号TP242.6学校代码10290UDC004.9密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于点云数据的气味源识别与定位研究ResearchonRecognitionandLocationofOdorSourceBasedonPointCloudData作者刘阳导师缪燕子申请学位工学硕士培养单位信电学院学科专业控制科学与工程研究方向机器视觉答辩委员会主席巩敦卫评阅

2、人二○一六年六月论文审阅认定书研究生刘阳在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢时光如白驹过隙般匆匆流逝，转瞬间我已经在矿大学习生活了七年，人生中有多少个七年呢？况且是在最美的年华中的七年，回想起这七年的点滴滴的，这一路走来，我有太多太多的人去感谢。首先要感谢我的导师缪燕子老师，在过去的三年研究生生涯里，缪老师对我细心教导，不论是研一入学时的课程学习、研二参加校外实习以及论文软件著作

3、权的发表，还是之后的论文选题与撰写阶段，缪老师都对我给予了最大的帮助。缪老师是一位睿智的学者，有着深厚而又渊博的学术造诣、开阔而又敏捷的思维模式、严谨而又创新的治学态度、踏实而又求实的工作作风和兢兢业业而又孜孜不倦的敬业精神,无时无刻不在激励和鞭笞着我,给我营造了极好的学习氛围,使我受益匪浅。在这三年里,学生每一分的成长都渗透着导师的心血,值此论文完成之际,向缪老师表达我真诚的感谢！感谢实验室的马小平老师，特别是在研二期间，马老师在我研究方向的确立上给予了很大的帮助，在学习生活上有着许多宝贵的经验指导，这里向马老师表示最真挚的谢意！感谢实验室的杨春雨老师、常俊林老师、叶宾老师在我的研究生三

4、年中给予的学术帮助与生活关心，他们在我的论文选题与撰写的过程中提出了大量宝贵的修改建议，使论文得以完善。在此表示衷心的感谢！感谢实验室这个大家庭，感谢实验室的兄弟姐妹们，谢谢你们带给我的欢乐与成长！特别是马洪斌、吴奇、叶俊锋、贾佳佳等，三年来我们一起成长，感谢你们在学习和生活上给予的帮助与关心！感谢我的父亲、母亲和亲人，在我求学期间他们给予了我生活上与精神上的鼓励与支持，全心全意的爱护我、包容我、相信我，真心谢谢你们，你们的爱是我每一步前进的动力！最后，衷心地感谢为评阅本论文而付出宝贵时间和辛勤劳动的专家和教授们！摘要伴随着工业化进程的不断加快，化学工业在社会经济、生活等方面应用广泛,其重

5、要性不言而喻。然而在化学工业中，危险化学品在生产、储存、运输等过程中极易发生泄露事故，并且危险化学品一般以气体的形式进行泄漏，所以，急需开展以气味源探测为核心的应用基础研究，用以保障人民的生产、生活安全。现有的研究大多数仅仅采用以嗅觉信息为主的识别与定位方法，但是在实际中，气体浓度等嗅觉信息复杂多变，这些方法往往难以奏效；近些年，有学者将视觉信息引入到气味源识别与定位过程中去，然而这些方法大多是基于可见光图像进行的，这些方法容易受到光照、阴影、色度、环境变化等多种因素的影响，通常发生化学品泄露环境的光照等条件十分不理想，这些方法的实施也会遇到阻碍。鉴于上述情况，本文提出了将点云数据引入到气

6、味源识别与定位过程中，从而避免了气味源识别与定位效果由于光照变化等情况而造成的定位精度损失。通过研究点云分割算法、点云模型库建立、点云特征描述等技术，实现了基于点云数据的气味源识别系统，得出了气味源的局部坐标；其次，研究了基于正态分布变换的点云配准算法，提出了基于欧式距离分割的改进正态分布变换配准算法，并在该算法的基础上设计实现了基于点云数据的机器人视觉里程计；最后，提出了基于机器人运动位置参数、硬件限制参数、非平面信息丰富度参数的多参数关键帧提取算法，并与之结合基于点云数据的气味源识别系统以及机器人视觉里程计设计了气味源的识别与定位系统。通过实验表明，该系统能在有效的时间内识别到气味源并

7、准确的获取气味源的位置信息。该论文有图37幅，表11个，参考文献88篇。关键词：气味源；识别；定位；点云数据；KinectIAbstractWiththedevelopmentofindustry,chemicalindustryiswidelyusedinthefieldsofeconomy,sociallife,andsoon,andbecomesmoremoreimportant..However,inthepro