【摘要】：在熱像儀與3D激光雷達(dá)組合感知系統(tǒng)上,對(duì)基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)問(wèn)題進(jìn)行了研究。結(jié)合熱像儀與3D激光雷達(dá)的工作特性,設(shè)計(jì)制作了溫控鏤空發(fā)熱網(wǎng)配準(zhǔn)靶,可同時(shí)為熱像儀與3D激光雷達(dá)提供特征點(diǎn)。紅外圖像特征點(diǎn)使用Harris角點(diǎn)探測(cè)器進(jìn)行采集;為減小混合像素和激光點(diǎn)稀疏的影響,對(duì)配準(zhǔn)靶平面進(jìn)行了擬合并對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行了配準(zhǔn)平面符合度檢查,確定了深度圖邊緣;使用計(jì)算角點(diǎn)附近深度邊緣均值的方法提取深度特征點(diǎn)坐標(biāo),并對(duì)坐標(biāo)進(jìn)行了修正;最后使用NMSM-EM優(yōu)化方法對(duì)配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行了優(yōu)化�；谝陨涎芯砍晒�,使組合感知系統(tǒng)能夠在微光條件下完成對(duì)移動(dòng)機(jī)器人行駛環(huán)境的感知。
[Abstract]:In this paper, the registration problem based on feature points is studied in the combination sensing system of thermal imager and 3D lidar. Combined with the working characteristics of the thermal imager and 3D lidar, the temperature control hollow-out heating net registration target is designed and manufactured, which can provide the characteristic points for both the thermal imager and 3D lidar at the same time. In order to reduce the influence of mixed pixels and laser point sparsity, the matching plane consistency of point cloud is checked by quasi merging of target plane, and the edge of depth map is determined. The method of calculating the mean value of the depth edge near the corner point is used to extract the coordinate of the depth feature point, and the coordinates are corrected. Finally, the registration results are optimized by using the NMSM-EM optimization method. Based on the above research results, the combined sensing system can realize the mobile robot driving environment perception under the condition of low light level.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)智能控制與決策國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：總裝預(yù)研項(xiàng)目(404010xxxx3) 國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)培育項(xiàng)目(91120003);國(guó)家自然科學(xué)基金(61173076);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金(61105092)
【分類號(hào)】：TN958.98

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2183715