基于自然特征與陀螺儀的移動增強現(xiàn)實研究.pdf

1、隨著我國智能移動設(shè)備的普及，增強現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用獲得了更廣闊的空間，越來越受到研究者的重視。針對目前單目視覺定位技術(shù)（增強現(xiàn)實的三維注冊技術(shù)）大多依賴人工標記或CAD模型、受限于圖像質(zhì)量且應(yīng)用空間狹小的情況，在借鑒文獻研究方法的基礎(chǔ)上，本文研究了一種移動平臺上基于自然特征的單目視覺SLAM方法，并提出了一種自主的單目視覺SLAM/SINS組合定位方法，利用智能手機搭載的單目攝像頭和MEMS慣導元件，在移動平臺實現(xiàn)了陌生環(huán)境下的實時制圖與跟

2、蹤，并將其應(yīng)用于增強現(xiàn)實三維注冊，演示了跟蹤的準確性與穩(wěn)定性。論文的主要研究工作包括:
　　1.提出了一個單目視覺SLAM/SINS松組合模型，在傳統(tǒng)基于慣導與視覺的SLAM基礎(chǔ)上，將視覺SLAM獨立為黑盒，僅將其輸出的位姿與慣導數(shù)據(jù)一起進行濾波計算，降低非線性濾波時數(shù)據(jù)的耦合。同時提出了單目視覺SLAM米制單位比例估計方法，以估算視覺輸出的位置單位與米制單位之間的比例。
　　2.研究了一種基于環(huán)境特征的單目視覺SLAM方法

3、。將傳統(tǒng)的SLAM方法分為并行的追蹤與制圖兩個過程。在使用五點算法根據(jù)自然特征確定相機本質(zhì)矩陣對系統(tǒng)進行初始化之后，一個前景從實時圖像中篩選出關(guān)鍵幀，根據(jù)相機運動模型計算相機位姿，而一個后臺進程則不斷地通過極線搜索將新的特征點插入地圖并利用光束法平差對其進行優(yōu)化。
　　3.實現(xiàn)了融合慣導與視覺數(shù)據(jù)的非線性卡爾曼濾波器，根據(jù)SLAM與SINS系統(tǒng)在時空上的互補性，將SLAM的輸出作為觀測量，SINS的解算結(jié)果作為狀態(tài)量，通過視覺來修

4、正慣導隨時間的漂移，并利用SINS輔助SLAM進行誤跟蹤檢測。在設(shè)備靜止時，濾波器根據(jù)視覺SLAM輸出數(shù)據(jù)快速標定加速度計測量值的重力分量與靜態(tài)漂移。當視覺系統(tǒng)因為遮擋、強曝光、模糊、特征稀少等原因無法正確輸出時，濾波器使用慣導數(shù)據(jù)持續(xù)預(yù)測設(shè)備位姿，為增強現(xiàn)實的三維注冊過程，提供穩(wěn)定的跟蹤。
　　4.構(gòu)建了基于移動平臺的組合定位系統(tǒng)，開發(fā)了相關(guān)軟件，分別進行了單目視覺SLAM/SINS濾波器收斂實驗、靜態(tài)穩(wěn)定性試驗和位移估計試驗，