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时间:2020-06-03
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1、JournalofComputerApplicationsISSN10o1.90812014.08—10计算机应用,2014,34(8):2371—2374,2379CODENJYIIDUhttp://www.joca.cn文章编号:1001—9081(2014)08-2371—04doi:10.11772/j.issn.1001—9081.2014.08.2371基于Kinect的三维视觉里程计的设计王亚龙,张奇志,周亚丽(北京信息科技大学自动化学院,北京100192)(通信作者电子邮箱wangyalong1989@163.corn)摘要:针
2、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Kineet的实时估计机器人运动轨迹的方法。该方法采用Kineet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住姿精度,进而得到机器人的运动轨迹。同时对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%,
3、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;彩色一深度信息中图分类号:TP242.6;TP18文献标志码:ADesignOf3DvisualodometrybasedonKinectWANGYalong。。ZHANGQizhiZHOUYali(SchoolofAutomation,BengInformationScienceandTechnologyUniversity,Belling100192,China)Abstract:Aimingattheprob
4、lemof3Dtrajectoryestimationformobileservicerobotsinunknownenvironments,thisthesisproposedanovelframeworkforusingKineetsensortoestimatethemotiontrajectoryofmobilerobotsinrealtime.RGB-DinformationofsuccessiveframesintheenvironmentwascapturedbyaKinect:firstly,thefeaturepointsof
5、SpeededUpRobustFeature(SURF)ofthetargetframeandreferenceframewereextractedandmatched;secondly,initial6DegreeOfFreedom(DOF)poseestimationwascomputedbyanovelsolutionfortheclassicalPerspective一3一Point(P3P)problemandanimprovedRandomSampleConsensus(RANSAC)algorithmcombiningwithde
6、pthinformation;lastly,theposeestimationwasrefinedbyminimizingtherepr~eetionelrorofinliersofinitialvalueviaanonlinearleast·squaressolver,andthenthemotiontrajectoryoftherobotwasgained.Theexperimentalresultsshowthattheerroroftheodometryisreducedto3.1%bytheproposedapproachinreal
7、time.Itcanprovideimportantpriorinformationforsimultaneouslocalizationandmappingofrobots.Keywords:SimuhaneousLocalizationandMapping(SLAM);visualodometry;Kinect;trajectoryestimation;RGB-Dinformati0n用信息。0引言视觉里程计可以根据计算运动轨迹所使用的数据传感器机器人对周围环境的认知及自定位是其自主导航的前类型进行分类。例如单目相机(monocularca
8、meras)、立体提,因此,同时定位与地图创建(SimultaneousLocalizationand相机(stereocameras)被广泛应用于里
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