基于KinectFusion的主動式室內場景重建與分析.pdf

1、三維掃描技術是虛擬現(xiàn)實技術在模型構建領域的重要應用，能夠快速實時構建場景及物體的高質量模型。然而，三維掃描技術獲得的場景模型的整體性使重建模型應用受限，并且通過人工掃描大范圍復雜場景仍是枯燥且耗時的。
　　針對上述問題，本文針對室內場景重建與分析提出一種新的方法，基于KinectFusion技術，將場景掃描與分析結合起來，在對場景進行三維掃描的同時，根據獲得的場景模型重建數(shù)據實時進行場景分析。
　　在場景分析方面，本文將場景

2、進行過分割，并根據獲得的patch構造patch graph?；趐atch graph提出了一種檢測場景點云中平面結構的方法，通過預先排除支撐平面及其下方模型數(shù)據加速場景分析算法。之后根據簡化的patch graph使用一種基于投票式的二元圖割方法對場景模型進行分割，同時在線學習切割代價，在不使用先驗知識的前提下達到了較高的分割準確度。
　　在場景分析的同時，本文采用一種聯(lián)合熵同時評估重建與分割結果的可信度，并推算推動物體前后的

3、信息增量來選擇下一個最優(yōu)推動（NBP）引導機器人主動式地推動場景中分割可信度較低的物體進行驗證。當推動完成后，本文根據現(xiàn)有的場景模型計算下一次掃描的最優(yōu)視角（NBV），保證場景模型的完整性。通過迭代執(zhí)行分析—驗證過程，能夠保證場景重建與分析結果具有高可信度。
　　在系統(tǒng)實現(xiàn)方面，本文介紹了系統(tǒng)實現(xiàn)的基本構成組件，以PR2機器人平臺為載體，運行本文提出的場景重建與分析算法，實現(xiàn)針對室內場景的自動化場景掃描及主動式場景分析結果驗證。<