【摘 要】
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室内场景三维重建技术是计算机视觉和机器人学科的热门研究领域之一,也是移动机器人自主导航、未知环境模型重构以及语义地图建立的重要组成部分。基于RGB-D相机的单视觉传感器三维重建技术在低纹理场景和传感器快速运动的情况下,易产生高误差的位姿估计。随着重建时间的推移,位姿估计的误差会逐渐累积,使重建模型和真实环境之间产生明显的漂移。对于短时间内的快速运动,惯性传感器（Inertial Measureme
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室内场景三维重建技术是计算机视觉和机器人学科的热门研究领域之一,也是移动机器人自主导航、未知环境模型重构以及语义地图建立的重要组成部分。基于RGB-D相机的单视觉传感器三维重建技术在低纹理场景和传感器快速运动的情况下,易产生高误差的位姿估计。随着重建时间的推移,位姿估计的误差会逐渐累积,使重建模型和真实环境之间产生明显的漂移。对于短时间内的快速运动,惯性传感器（Inertial Measurement Unit,IMU）能够提供更好的位姿估计结果,可有效地解决上述问题。因此,本文设计了一种融合RGB-D图像和IMU数据的视觉-惯性三维重建系统,主要研究内容如下:1、设计并标定视觉-惯性三维重建系统:本系统由视觉传感器ASUS Xtion Pro Live提供彩色图像和深度信息,惯性传感器MPU6050提供位姿数据。首先,分别对RGB-D相机和IMU的内参进行标定和误差校正。然后,研究相机-IMU联合外参标定方法,并通过实验验证该方法的有效性。2、基于非线性优化的多数据融合位姿估计算法研究:针对基于RGB-D相机的单视觉传感器三维重建技术在传感器快速运动或缺乏图像纹理特征的场景中（例如墙体、地面、屋顶等）,视觉里程计位姿估计误差增大的问题,提出利用非线性优化算法融合视觉里程计和惯性里程计的方法,有效地提高了传感器位姿估计精度、系统鲁棒性和三维重建精度。3、地图累积漂移校正和回环检测方法研究:提出一种将重力矢量添加至面元模型用于改进变形图约束和优化的方法,解决了地图累积漂移的问题。针对视觉里程计位姿估计不可靠时,传统随机蕨算法在全局回环检测方面鲁棒性差的问题,提出了基于地图表面信息的随机蕨算法。4、视觉-惯性三维重建系统有效性分析:在数据集上从绝对轨迹均方根误差和重构误差两个方面对系统进行评估,同时在真实环境中从以下四个方面验证了本视觉-惯性三维重建系统的稳健性和可行性:局部和全局回环检测实验、地图累积漂移校正实验、传感器不同运动条件下误差分析实验、三维重建实时性实验。
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