基于三維相機的視覺里程計優(yōu)化算法的研究.pdf

1、視覺里程計（Visual odometry,VO）是一個利用與運動物體相關(guān)聯(lián)的單目、立體或者三維相機獲取圖片信息，進(jìn)而通過計算圖片間的關(guān)聯(lián)關(guān)系來估計物體運動情況的裝置，可為視覺導(dǎo)航定位、可穿戴計算、三維地圖創(chuàng)建提供關(guān)鍵的位置信息。
　　單目視覺里程計缺少絕對尺度信息，因而在模型求解過程中需要保證尺度因子的模糊性，且需要一定的約束與假設(shè)；雙目視覺里程計可以利用固定的基線提供深度信息，但是物體距離大于一定的范圍后也近似于單目視覺，而且

2、必須在合適范圍下使用；而三維視覺里程計能夠直接獲取圖像的三維信息，可以直接利用獲取的深度與彩色數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和運動估計的計算。
　　針對目前視覺里程計的發(fā)展存在的問題，本論文在提出了基于Kinect三維相機的視覺里程計優(yōu)化算法的方案。該優(yōu)化算法首先使用Kinect相機獲取深度和彩色圖片信息，在圖像的獲取過程中保證了深度和彩色圖像的一一對應(yīng)關(guān)系；然后利用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提

3、取和匹配特征點對，保證了算法的實現(xiàn)速度和精度；接著通過RANSAC(Random Sample Consensus)算法實現(xiàn)對誤匹配點對的剔除，保證了匹配點對的精度和可靠性，為后期運動估計的求解打下很好的基礎(chǔ)；接著將匹配精確的特征點對索引至對應(yīng)的三維信息，得到匹配精確的三維特征點對，然后利用3D-RANSAC算法和ICP(Iterative Closest Point)算法求取運動估計的旋轉(zhuǎn)、平移矩陣，能夠在圖像特征點充足或者不足的情況