基于视觉的移动机器人三维场景感知技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-16页 |
| 1.3 论文的研究内容和章节安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-19页 |
| 2 深度图计算 | 第19-42页 |
| 2.1 摄影几何 | 第19-25页 |
| 2.1.1 坐标变换 | 第19-22页 |
| 2.1.2 小孔成像模型 | 第22-23页 |
| 2.1.3 相机畸变模型 | 第23-25页 |
| 2.2 双目立体视觉模型 | 第25-29页 |
| 2.2.1 视差原理 | 第26-27页 |
| 2.2.2 对极几何 | 第27-28页 |
| 2.2.3 立体匹配约束 | 第28-29页 |
| 2.3 基于GPU计算的快速稠密匹配算法 | 第29-38页 |
| 2.3.1 支撑点计算及三角剖分化 | 第30-31页 |
| 2.3.2 视差分布建模 | 第31-33页 |
| 2.3.3 视差计算及深度图映射 | 第33-34页 |
| 2.3.4 算法实现及实验结果 | 第34-38页 |
| 2.4 Kinect深度图获取 | 第38-41页 |
| 2.4.1 Kinect深度计算原理 | 第38-39页 |
| 2.4.2 Kinect数据获取及精度分析 | 第39-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 移动机器人三维场景重构 | 第42-59页 |
| 3.1 表面信息计算 | 第42-45页 |
| 3.1.1 深度图预处理 | 第42-44页 |
| 3.1.2 表面顶点和法线计算 | 第44-45页 |
| 3.2 基于快速ICP算法的移动机器人姿态估计 | 第45-51页 |
| 3.2.1 迭代最近点算法 | 第45-48页 |
| 3.2.2 多尺度表面生成 | 第48-49页 |
| 3.2.3 线性最小二乘法逼近 | 第49-51页 |
| 3.3 多表面视图体积拼接及三维模型网格化 | 第51-56页 |
| 3.3.1 截断符号距离函数 | 第52-53页 |
| 3.3.2 体积拼接算法 | 第53-54页 |
| 3.3.3 移动立方体算法 | 第54-56页 |
| 3.4 算法实现及实验结果分析 | 第56-58页 |
| 3.4.1 深度图双边滤波 | 第56-57页 |
| 3.4.2 快速迭代最近点算法 | 第57-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 4 基于局部特征的三维目标识别 | 第59-72页 |
| 4.1 曲面几何特性分析 | 第59-63页 |
| 4.1.1 曲面微分几何 | 第60-62页 |
| 4.1.2 曲面形状索引 | 第62-63页 |
| 4.2 形状索引图SIFT特征描述 | 第63-67页 |
| 4.2.1 形状索引图关键点提取 | 第64-66页 |
| 4.2.2 SI-SIFT局部特征描述 | 第66-67页 |
| 4.3 模型建立及实验 | 第67-71页 |
| 4.3.1 模型库特征描述集与目标识别 | 第67-69页 |
| 4.3.2 实验及结果分析 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 5 基于视觉的移动机器人三维场景感知系统设计 | 第72-81页 |
| 5.1 系统概述 | 第72页 |
| 5.2 三维场景感知系统设计及实现 | 第72-80页 |
| 5.2.1 系统硬件配置与软件设计 | 第72-75页 |
| 5.2.2 系统运行结果与分析 | 第75-80页 |
| 5.3 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论及展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的论文及科研成果 | 第90页 |
