本文關(guān)鍵詞：基于模型的全局點云配準方法研究

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【摘要】：隨著航空航天空間探索的發(fā)展,自主交會對接等太空任務(wù)的實現(xiàn)技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代科技領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,其中的目標相對姿態(tài)測量技術(shù)是必不可少的關(guān)鍵。點云配準是計算機視覺領(lǐng)域許多研究重點的基本問題之一,能被廣泛應(yīng)用于三維重構(gòu)、姿態(tài)估計及模式識別等領(lǐng)域,因此點云配準方法的研究具有重要意義。隨著計算機視覺領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的研究與發(fā)展,基于稠密點云配準的雙目視覺姿態(tài)估計系統(tǒng)具有配置簡單、測量精度高及功耗低等優(yōu)點,得到廣泛關(guān)注與研究。該系統(tǒng)姿態(tài)參數(shù)的解算即采用稠密點云配準的方式實現(xiàn),特別是基于模型的點云配準將測量所得的目標物體的部分數(shù)據(jù)點云與完整的模型點云進行配準,能夠解決非合作目標的相對姿態(tài)估計問題。然而現(xiàn)存的點云配準算法由于在其精度、速度或魯棒性等性能上的不足,難以保證將任何位置狀態(tài)下具有大量噪聲點或奇異點的測量數(shù)據(jù)點云成功配準到模型點云上,同時對于稠密點云配準的效率也較低,因此難以直接應(yīng)用于雙目視覺姿態(tài)估計系統(tǒng)的姿態(tài)參數(shù)解算過程中。為克服上述姿態(tài)解算過程存在的問題,本文主要研究基于模型的全局點云配準算法來滿足應(yīng)用要求。首先研究基于等效距離場的點云配準算法,采用隱式B樣條曲面擬合建立距離場,并利用Levenberg-Marquardt算法優(yōu)化求解配準參數(shù),以滿足配準過程的精度和速度要求。其次研究按照分支限界策略搜索具有非凸性的配準誤差函數(shù)的全局最優(yōu)解的方法,以此克服局部配準算法可能陷入局部最優(yōu)位置的缺點。然后結(jié)合基于等效距離場的局部配準算法加速收斂,最終形成基于模型的全局點云配準算法,保證全局收斂性和魯棒性要求。本文基于模型的點云配準通過結(jié)合利用等效距離場的局部點云配準和采用分支限界的全局最優(yōu)配準參數(shù)搜索方法實現(xiàn)。通過采用經(jīng)典三維點云庫中的模型數(shù)據(jù)進行實驗與分析,驗證本文方法具有精度高、速度快、魯棒性較好且保證全局收斂性的特點;采用雙目視覺系統(tǒng)測量的點云數(shù)據(jù)進行三維姿態(tài)估計實驗,證明本文方法能夠滿足基于稠密點云的雙目視覺姿態(tài)估計系統(tǒng)的應(yīng)用需求。
【關(guān)鍵詞】：雙目視覺姿態(tài)估計 點云配準 隱式B樣條曲面擬合 Levenberg-Marquardt算法 分支限界算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V448.2;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9-12
• 1.1.1 課題研究背景9-10
• 1.1.2 課題研究的目的和意義10-12
• 1.2 點云配準的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 點云配準方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 點云配準算法研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 點云配準算法綜述17-28
• 2.1 點云配準基本概念17-19
• 2.1.1 基于模型的點云配準基本概念17-18
• 2.1.2 點云配準的數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.2 局部點云配準算法19-24
• 2.2.1 迭代最近點配準算法20-21
• 2.2.2 基于距離場的點云配準算法21-24
• 2.3 全局點云配準算法24-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于模型的全局點云配準算法28-40
• 3.1 基于等效距離場的點云配準算法28-31
• 3.1.1 等效距離場的建立28-30
• 3.1.2 配準參數(shù)的優(yōu)化求解30-31
• 3.2 基于分支限界算法的配準參數(shù)求解31-36
• 3.2.1 分支限界算法簡介32-33
• 3.2.2 分支限界優(yōu)化配準過程33-36
• 3.3 全局點云配準算法的實現(xiàn)36-39
• 3.3.1 內(nèi)外分支限界算法36-38
• 3.3.2 全局配準算法38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于模型的點云配準算法性能分析40-55
• 4.1 性能分析實驗方案40-42
• 4.2 全局收斂性實驗與分析42-46
• 4.2.1 點云全部重合情況42-43
• 4.2.2 點云部分重合情況43-45
• 4.2.3 噪聲點云數(shù)據(jù)情況45-46
• 4.3 配準性能對比實驗與分析46-53
• 4.3.1 收斂速度實驗46-48
• 4.3.2 配準精度實驗48-51
• 4.3.3 魯棒性實驗51-53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 第5章 基于模型的三維姿態(tài)估計實驗55-62
• 5.1 基于模型的三維姿態(tài)估計基本過程55-56
• 5.2 基于點云配準的姿態(tài)解算實驗56-60
• 5.2.1 點云配準實驗方案56-57
• 5.2.2 實驗結(jié)果與分析57-60
• 5.3 存在的問題與展望60-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻64-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果69-71
• 致謝71

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1 梁新合;梁晉;郭成;曹巨明;;法向約束的多幅點云數(shù)據(jù)融合算法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2009年05期

2 孟凡文;吳祿慎;;用繼承與優(yōu)化算法精密拼接無序點云[J];光學(xué)精密工程;2009年04期

3 范然;金小剛;;大規(guī)模點云選擇及精簡[J];圖學(xué)學(xué)報;2013年03期

4 李偉;李旭東;趙慧潔;張穎;;基于姿態(tài)標準化的線特征點云提取方法[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報;2013年08期

5 邱望標;呂圣楠;;帶有矩形參照物的可程序化點云精確拼接算法[J];組合機床與自動化加工技術(shù);2010年09期

6 史寶全;梁晉;張曉強;舒挽;;特征保持的點云精簡技術(shù)研究[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2010年11期

7 陳國安;劉飛;李麗;;采用模糊規(guī)則的人體點云特征尺寸識別與提取[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2011年08期

8 張旭;張學(xué)昌;唐覺明;;點云對稱邊特征的最優(yōu)化提取技術(shù)[J];中國機械工程;2013年05期

9 曹照均;李尚平;李冰;;多基準點下多視點云拼接對齊方法的研究[J];機械設(shè)計與制造;2014年04期

10 李啟東;李文龍;周莉萍;;一種曲面特征保持的航空葉片點云精簡方法[J];中國機械工程;2014年16期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李文濤;韋群;楊海龍;;基于圖像的點云生成和預(yù)處理[A];2011年全國通信安全學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

2 蔡來良;李儒;;點云數(shù)據(jù)處理算法與實現(xiàn)初步研究[A];第四屆“測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

3 馬國慶;陶萍萍;楊周旺;;點云空間曲線的微分信息計算及匹配方法[A];第四屆全國幾何設(shè)計與計算學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

4 江倩殷;劉忠途;李熙瑩;;一種有效的點云精簡算法[A];第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

5 解輝;張愛武;孟憲剛;;機載激光點云快速繪制方法[A];第二十五屆全國空間探測學(xué)術(shù)研討會摘要集[C];2012年

6 李凱;張愛武;;基于激光點云的糧倉儲糧數(shù)量測量方法[A];第二屆“測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2010年

7 朱曉強;余燁;劉曉平;袁曉輝;Bill P.Buckles;;基于航拍圖像和LiDAR點云的城市道路提取[A];全國第19屆計算機技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];2008年

8 劉虎;;基于線性八叉樹的點云簡化與特征提取研究[A];促進科技經(jīng)濟結(jié)合，，服務(wù)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展——蚌埠市科協(xié)2012年度學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

9 李濱;王佳;;基于點云的建筑測繪信息提取[A];第四屆“測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

10 楊雪春;;反求工程建模中點云切片技術(shù)研究[A];全國先進制造技術(shù)高層論壇暨第八屆制造業(yè)自動化與信息化技術(shù)研討會論文集[C];2009年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 曹裕華 高化猛 江鴻賓;激光點云 亦真亦幻[N];解放軍報;2013年

2 中國工程院院士 劉先林;四維遠見的裝備創(chuàng)新[N];中國測繪報;2012年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 彭檢貴;融合點云與高分辨率影像的城區(qū)道路提取與表面重建研究[D];武漢大學(xué);2012年

2 劉涌;基于連續(xù)序列自動快速拼接的全方位三維測量技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2013年

3 袁小翠;產(chǎn)品表面缺陷視覺檢測數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南昌大學(xué);2015年

4 賴祖龍;基于LiDAR點云與影像的海岸線提取和地物分類研究[D];武漢大學(xué);2013年

5 王瑞巖;計算機視覺中相機標定及點云配準技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

6 韓峰;基于點云信息的既有鐵路狀態(tài)檢測與評估技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2015年

7 金龍存;3D點云復(fù)雜曲面重構(gòu)關(guān)鍵算法研究[D];上海大學(xué);2012年

8 李揚彥;基于點云的三維重建與形變事件分析[D];中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院;2013年

9 楊德賀;面向虛擬測方系統(tǒng)的點云聚類與擬合理論[D];中國礦業(yè)大學(xué)（北京）;2014年

10 何朝明;離散點云處理的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 龔碩然;基于Delaunay三角剖分的點云三維網(wǎng)格重構(gòu)[D];河北大學(xué);2015年

2 楊紅粉;頻域技術(shù)應(yīng)用于點云配準研究[D];北京建筑大學(xué);2015年

3 段紅娟;點云圖像交互式曲線骨架提取技術(shù)及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

4 張永恒;散亂點云數(shù)據(jù)配準方法研究[D];長安大學(xué);2015年

5 吳愛;面向特征擬合的點云簡化方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

6 薛廣順;基于立體視覺的牛體點云獲取方法研究與實現(xiàn)[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

7 胡誠;精度約束下地表LiDAR點云抽稀方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

8 余明;三維離散點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2015年

9 陳星宇;基于三維彩色點云的地形分類方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

10 朱東方;基于復(fù)雜拓撲結(jié)構(gòu)點云的曲線擬合研究與應(yīng)用[D];山東大學(xué);2015年

本文編號：715415