【摘 要】
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近年来,随着计算机视觉技术的不断发展,点云配准算法作为三维重建以及SLAM系统前端视觉里程计的核心技术,在虚拟现实、人工智能、自动驾驶、医疗检测等领域有着越来越广泛的
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近年来,随着计算机视觉技术的不断发展,点云配准算法作为三维重建以及SLAM系统前端视觉里程计的核心技术,在虚拟现实、人工智能、自动驾驶、医疗检测等领域有着越来越广泛的应用。随着以Kinect为代表的RGB-D传感器的出现,基于RGB-D传感器的ICP算法成为点云配准算法中应用最广泛的算法,如何提高ICP算法的配准精度、配准效率以及鲁棒性成为了广大学者和研究人员的争相研究的热点。为了解决ICP算法中存在的配准误差大、配准效率低的问题,本文提出了一种基于SIFT特征点邻域的半稠密ICP算法。算法首先在ICP粗配准阶段利用深度信息对SIFT特征点匹配结果进行误匹配剔除,得到更为精确的粗配准结果。然后在精确配准阶段,基于匹配的SIFT特征点,选择其邻域作为匹配范围,不但减少了参与配准的点数目,而且保证了参与配准的点位于点云的重叠区域,并对每一个参与匹配的点设置了合适的匹配搜索区域,提高了计算效率,减小了配准误差。此外,ICP算法在循环迭代过程中,采用相同固定的权重计算匹配点对的误差,无法计算最优配准结果,收敛速度慢。本文根据匹配点对的曲率信息、Hessian矩阵行列式以及十字臂长,设置匹配点对之间的误差的权重系数,基于SIFT特征点邻域,提出了一种自适应权重半稠密ICP算法。实验结果表明,自适应权重半稠密ICP算法相比ICP算法以及其他改进型ICP算法,配准误差更小,计算效率更高。最后,本文利用自适应权重半稠密ICP算法作为前端视觉里程计实现了一个SLAM系统。在TUM数据集上进行实验,与其他SLAM系统相比,得到的轨迹结果的绝对轨迹误差更小。
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