基于Kinect與PCL的三維重建系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著智能機(jī)器人的不斷發(fā)展，機(jī)器人工作的環(huán)境日趨復(fù)雜，機(jī)器人對(duì)周圍環(huán)境感知與認(rèn)識(shí)的功能要求越來越高，機(jī)器人視覺也成為世界各國學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一。然而三維重建技術(shù)是機(jī)器人視覺研究中的一個(gè)重點(diǎn)，三維重建技術(shù)在機(jī)器人視覺領(lǐng)域有實(shí)際的應(yīng)用意義。利用三維重建技術(shù)對(duì)某一物體或者對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行模型的重建，可以使機(jī)器人對(duì)目前所處的環(huán)境作出判斷，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主控制或者遠(yuǎn)程控制。但是一直以來，由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取手段的昂貴，嚴(yán)重阻礙了三維重建技術(shù)在各個(gè)行業(yè)發(fā)展應(yīng)

2、用。因此本文對(duì)普遍的三維重建技術(shù)進(jìn)行研究，提出了并構(gòu)建了基于Kinect與PCL的低成本而且高效的三維重建系統(tǒng)，本系統(tǒng)點(diǎn)云處理階段是利用程序自動(dòng)化處理的，并在重建的點(diǎn)云去噪階段提出了自己一些改進(jìn)的算法，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　本文對(duì)目前三維數(shù)據(jù)測(cè)量技術(shù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理現(xiàn)狀進(jìn)行了研究，主要包括點(diǎn)云獲取方式、點(diǎn)云去噪、點(diǎn)云特征提取、點(diǎn)云配準(zhǔn)、曲面重建等，本文主要完成的工作如下：
　　(1)對(duì)目前點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取方式現(xiàn)狀進(jìn)行研究，提出

3、基于Kinect的點(diǎn)云獲取方式。對(duì)Kinect的軟件系統(tǒng)進(jìn)行深入的研究，并編程調(diào)用函數(shù)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取，實(shí)現(xiàn)了低成本的目的。
　　(2)首次將PCL引入到本系統(tǒng)，并利用PCL對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行處理，PCL是國外研究的熱點(diǎn)，但是目前國內(nèi)的研究幾乎為零，PCL將是以后三維重建的一個(gè)重要工具。深入研究PCL庫的內(nèi)容。
　　(3)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的去噪方法進(jìn)行研究，針對(duì)距離目標(biāo)物體點(diǎn)云很近的雜亂點(diǎn)與遠(yuǎn)處的噪聲群去除難點(diǎn)，提出來基于距離統(tǒng)計(jì)的去噪

4、方法，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物體遠(yuǎn)與近的雜亂點(diǎn)的高效去除，并接著對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)在保留原始結(jié)構(gòu)的前提下實(shí)現(xiàn)了快速的、有效的精簡。
　　(4)深入研究點(diǎn)云特征提取的理論，提出利用點(diǎn)特征對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行特征提取的方法，并利用PCL庫編程實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征的提取目的。
　　(5)在點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)部分，對(duì)最近點(diǎn)迭代法ICP進(jìn)行研究，借助PCL實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)功能，在曲面重建部分在并對(duì)三角剖分原理理論進(jìn)行研究學(xué)習(xí)，利用MLS方法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣，并利用貪婪三角