基于单线激光的三维场景重建算法的研究

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1、硕士学位论文基于单线激光的三维场景重建算法的研究RESEARCHON3DSCENERECONSTRUCTIONALGORITHMBASEDONSINGLE-LINELASER胡健军哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP242.2学校代码：10213国际图书分类号：621.38密级：公开工程硕士学位论文基于单线激光的三维场景重建算法的研究硕士研究生：胡健军导师：费中阳申请学位：工程硕士学科：控制工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIn

2、dex:TP242.2U.D.C:621.38DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHON3DSCENERECONSTRUCTIONALGORITHMBASEDONSINGLE-LINELASERCandidate：HuJianjunSupervisor：Prof.FeiZhongyangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ControlscienceandEngi

3、neeringAffiliation：AerospaceInstituteDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要随着计算机视觉的发展，三维场景重建技术受到了国内外众多研究者的青睐，近几年，逐渐成为计算机视觉中的重要组成部分。三维场景重建技术为移动机器人提供可靠的环境信息，是移动机器人实现自主运动，规划路径和躲避障碍的基础。三维重建技术广泛的应用给人们的日常生活带来了极大的

4、便利。本课题设计了一个手持装置，该装置使用一个单线激光传感器，并将其安放在一个可以连续旋转的转台上对场景做三维重建。本课题实现的三维场景重建方法既可以得到精确的运动估计，又可以满足计算得实时性，同时该方法适用于多种环境。主要的思路是将复杂的SLAM问题分解为两个算法解决，一个算法高频地计算激光里程计信息，另一个算法低频地进行点云匹配。本课题主要针对以下三个部分内容进行研究：（1）单线激光传感器特征点提取和筛选。首先对激光传感器测量的原理以及测量中存在的误差进行分析；在真实场景中，数据的采集和预处理是

5、后续工作的基础。针对激光传感的测量数据进行特征点的提取和筛选，并介绍了该提取特征算法的实现过程。（2）基于特征点计算激光里程计的方法。阐述特征点之间关联的方法以及LM法解最小二乘问题的数学原理。找到连续两次激光扫描数据中特征点之间的对应关系，再根据几何关系得到特征点之间的等式方程，最后使用最小二乘法求得激光传感器里程计信息。（3）基于建图算法优化激光位姿。得到激光传感器的里程计信息后，将最新一次得到的点云根据坐标转换公式转换到世界坐标系下，得到局部地图点云，并与全局地图点云进行匹配得到局部点云在世界

6、坐标系下的最优位姿，将当前点云转换到世界坐标系下并加入地图点云中，更新地图点云。关键词：单线激光传感器；特征提取；点云匹配；三维重建IAbstractAbstractWiththedevelopmentofcomputervision,three-dimensionalscenereconstructiontechnologyhasbeenfavoredbymanydomesticandforeignresearchers.Inrecentyears,ithasgraduallybecomeanim

7、portantpartofcomputervision.Thethree-dimensionalscenereconstructiontechnologyprovidesreliableenvironmentalinformationformobilerobots,andisthebasisformobilerobotstoachieveautonomousmovement,planpaths,andavoidobstacles.Theextensiveapplicationofthree-dime

8、nsionalreconstructiontechnologybringsgreatconveniencetopeople'sdailylife.Thispaperhasdesignedahand-helddevicethatusesasingle-linelasersensorandmountsitonaturntablethatcanrotatecontinuouslytomakeathree-dimensionalreconstructionofthescene