發(fā)布時(shí)間：2018-04-08 22:04

  本文選題：激光與視覺(jué)融合　切入點(diǎn)：運(yùn)動(dòng)檢測(cè)　出處：《光電工程》2017年11期

【摘要】：針對(duì)單一傳感器在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景感知問(wèn)題上的局限性,設(shè)計(jì)了一種融合激光與視覺(jué)的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng),并對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)中的背景顯露區(qū)誤判問(wèn)題和融合中不同傳感器間點(diǎn)云的失配問(wèn)題分別提出了改進(jìn)算法。在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)上,首先基于視覺(jué)的背景差分算法對(duì)激光進(jìn)行前景點(diǎn)分揀,再以激光前景點(diǎn)為啟發(fā)信息進(jìn)行視覺(jué)前景聚類(lèi)。在融合失配問(wèn)題上,首先基于柵格失配度分別對(duì)激光和視覺(jué)點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)分割,再以激光為基準(zhǔn),逐一將對(duì)應(yīng)的視覺(jué)點(diǎn)云與之配準(zhǔn),濾除噪聲后所得到的矯正點(diǎn)云可用于場(chǎng)景重建進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法所獲得的融合前景對(duì)"影子"有更好的魯棒性;較之整體配準(zhǔn)的矯正,改進(jìn)算法在平均失配度上降低了約75%,在y和z方向上的偏移比收斂了至少5%。
[Abstract]:Aiming at the limitation of single sensor in the problem of dynamic scene perception, a realization system combining laser and vision is designed.An improved algorithm is proposed for the mismatch of the background exposed region in motion detection and the point cloud mismatch between different sensors in fusion.In motion detection, the background differential algorithm based on vision is first used to sort out the spot before the laser, and then the vision foreground clustering is carried out with the laser foreground as the heuristic information.In the fusion mismatch problem, the laser and the visual point cloud are segmented based on the grid mismatch, and then the corresponding visual point cloud is registered one by one based on the laser.The corrected point cloud after filtering noise can be used to further verify the scene reconstruction.The experimental results show that the fusion foreground obtained by the improved algorithm is more robust to "shadow", and the average mismatch degree is reduced by about 75.5%, and the migration ratio in y and z directions converges at least 5% compared with the correction of global registration.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系;中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院先進(jìn)制造技術(shù)研究所;
【基金】：國(guó)家科技支撐項(xiàng)目(2015BAK06B02) 江蘇省科技支撐項(xiàng)目(BE2013003) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61401437)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1723530