移动机器人基于激光测距的三维场景重构

论文摘要

移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构是其自主导航与环境探索的前提条件和基础。非结构化环境与结构化环境相比具有不确定性、不稳定性和不可预知性等特性。本文基于装备有激光测距仪的移动机器人系统,对激光数据获取、场景匹配、重构策略等问题展开理论和应用研究,旨在实现快速、有效、自主的非结构化三维场景重构,并尝试创新性的探索与研究。本文首先介绍了具有三维场景感知能力的移动机器人系统,其中包括三维激光测距系统以及自主移动机器人系统。采用模块化思想自主设计和开发了三维场景重构软件,实现了三维场景的在线显示与实时重构,验证了场景匹配与重构算法的有效性与实时性。针对不同视点下的场景两两匹配问题,采用基于线段端点的最近点迭代算法来解决。首先利用激光点云数据的有序性,采用距离比较法简单快速的提取线段特征。由于线段端点能在一定程度上表征场景的关键信息,本文采用基于线段端点的最近点迭代算法实现场景匹配。对匹配对的选取做进一步的限制来剔除误匹配,从而提高场景匹配的准确性。通过在实验室环境里完成的一系列实验,验证本文所提场景匹配算法的有效性和自主性。多场景的匹配策略影响着场景重构的效果和精度。本文通过分析场景之间的拓扑关系,提出基于核心场景的大范围三维场景重构策略。对于相邻场景重合区域的数据冗余问题,采用栅格划分的方法来进行数据精简。在走廊环境里做了一系列实验,采用不同策略实现大范围三维场景重构,通过对重构结果的分析与比较,验证了本文所提方法的优越性和实用性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 基于激光测距的场景重构关键技术
• 1.4 本文主要工作内容与安排
• 2 具有三维场景感知能力的移动机器人系统
• 2.1 三维激光测距系统
• 2.2 自主移动机器人系统
• 2.2.1 里程计
• 2.2.2 视觉传感器
• 2.3 三维场景重构软件
• 2.3.1 三维场景重构软件的功能要求
• 2.3.2 三维场景重构软件的模块化设计
• 3 基于线段端点的三维场景自主匹配
• 3.1 场景匹配概述
• 3.1.1 场景匹配的概念和意义
• 3.1.2 基于ICP算法的场景匹配
• 3.2 三维场景线段特征提取
• 3.2.1 线段特征提取方法
• 3.2.2 线段特征提取实验结果
• 3.3 基于线段端点的三维场景自主匹配
• 3.3.1 基于里程计的初步校准
• 3.3.2 匹配对的获取以及KD TREE加速
• 3.3.3 误匹配点对的剔除
• 3.3.4 变换矩阵的计算以及迭代终止的判断
• 3.4 实验结果与数据分析
• 4 大范围三维场景重构
• 4.1 基于核心场景的重构策略
• 4.2 重合区域的数据精简
• 4.3 大范围三维场景重构
• 4.4 实验结果与数据分析
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 课题资助情况
• 致谢