【摘 要】
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在对废弃建筑内部这类“未知弱光”环境进行感知重建时,需要获取场景的视觉与深度信息。但在三种主流探测设备中,激光雷达不能获取视觉信息,可见光摄像头难以获取深度信息,只有深度相机能同时获取场景的视觉与深度信息。因此本文利用飞行时间（Time-of-flight,TOF）深度相机设计一个环境感知平台,实现对“未知弱光”环境的感知探测。平台的设计测试分为四部分:1,设计环境感知平台的整体框架。分析场景的“
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在对废弃建筑内部这类“未知弱光”环境进行感知重建时,需要获取场景的视觉与深度信息。但在三种主流探测设备中,激光雷达不能获取视觉信息,可见光摄像头难以获取深度信息,只有深度相机能同时获取场景的视觉与深度信息。因此本文利用飞行时间（Time-of-flight,TOF）深度相机设计一个环境感知平台,实现对“未知弱光”环境的感知探测。平台的设计测试分为四部分:1,设计环境感知平台的整体框架。分析场景的“未知”和“弱光”特性,根据场景存在的问题设计平台的功能架构。分析说明实现平台功能所需要的硬件并选择合适的设备。构建平台的硬件框架,确定平台的工作流程,完成平台的最终设计与测试方案。2,设计实现平台的图像去噪,障碍检测功能。针对深度图像去噪问题,本文在传统的引导图像滤波算法基础上引入一个图像结构差异性衡量参数,对滤波算法做出改进并提高了图像去噪质量。之后基于去噪的深度图进行障碍检测,利用深度图像素值与深度的对应关系设立阈值,实现障碍物的分割检测。3,设计实现平台的视觉同时定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）功能。本文在SLAM前端中对比图像特征提取与匹配方法,改进ORB算法避免特征聚集问题,提高特征提取匹配的准确性,分析选择位姿估计与关键帧筛选方法。在SLAM后端优化中采用两种优化方法实现运动位姿优化,并使用基于词袋模型的回环检测降低估计误差,构建场景地图并分析实验数据。4,对本文设计的环境感知平台进行测试,构建软件仿真环境与半实物模拟场景并在其中进行验证。在实验前进行相机的标定校正,减少误差干扰。首先在两种场景中采集深度图像并进行去噪与障碍检测,再进行场景的SLAM实验,获取在不同照度场景下的实验数据并进行分析。实验表明本文设计的感知平台具有一定实用性,能有效应用于”未知弱光”环境的感知探索。
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