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行星无人探测车视觉系统算法的研究

作　者: 向永嘉
导　师: 黎福海
学　校: 湖南大学
专　业: 电子科学与技术
关键词: 无人探测器立体视觉尺度不变特征变换自主导航
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 47次
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内容摘要

随着人类探索太空的步伐进一步加大,人们开始寻求一种地外行星探测的解决方案。然而地外行星充满了未知的危险因素,同时漫长的星际航行也是目前没有解决的难题,因此无人行星表面探测器成为目前行星探测计划的先锋队。无人车无需生命维持,适应性强,能够完成大部分人类需要进行的探索活动。相比将人类直接送到行星表面进行探索具有成本低,风险小等优势。本文介绍了行星无人探测车的相关发展背景,以及行星无人探测车导航系统的一般组成和发展历程,对行星车视觉系统的主要功能进行了讨论。文章从视觉系统的总体架构开始,定义了视觉系统的基本元素,并明确了视觉系统算法的具体任务和核心内容。本文着重围绕立体视觉技术和位移检测技术两个方面进行了研究。立体视觉的基本原理是三角测量,因此准确的相机几何模型和匹配算法是实现立体视觉技术的关键点。本文分析了相机标定的基本原理,介绍和研究了一种有效的相机标定方法——张氏标定法。通过应用张氏标定法,得到了良好的相机标定和校正效果。本文详细的分析了现有的匹配方法,并提出了一种匹配算法,此算法包含以下三个主要步骤：首先在匹配前对双目图像进行DOG(Differential of Gaussian)预处理,然后使用SAD(Sum of Absolute Difference)计算匹配开销,再在匹配后对匹配的结果进行筛选和滤波。研究了一种基于匹配结果的三维重建方法。对匹配和三维重建的结果进行了算法验证,效果良好。本文还研究了基于图像特征识别技术的位移检测,深入研究了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的相关理论,对SIFT算法进行了优化。提出了一种结合地标特征点提取和三维重建技术的位移检测方法。通过识别场景中的地标,根据地标空间坐标系的变换关系来确定车辆的位移,通过实验证明本方法能够得到满足要求的测量准确度。通过对以上两个部分算法的研究,本文给出了行星车视觉系统算法的解决方案,对行星车视觉导航系统的研究具有重要意义。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章引言  10-14
  1.1 行星无人探测车的相关背景  10
  1.2 行星无人探测车导航系统的发展历程和现状  10-12
  1.3 行星车视觉系统的主要功能  12-13
  1.4 本文的主要内容  13-14
第2章视觉系统总体架构  14-19
  2.1 系统组成  14
  2.2 算法的具体任务  14-17
  2.3 算法的核心内容  17-19
第3章立体视觉算法研究与实现  19-40
  3.1 立体视觉的背景以及基本原理  19-21
    3.1.1. 立体视觉的相关背景  19-20
    3.1.2. 立体视觉的基本原理  20-21
  3.2 相机标定  21-29
    3.2.1. 相机标定方法分类  21-22
    3.2.2. 张氏平面标定法  22-29
    3.2.3. 双目相机的标定  29
  3.3 视差估计  29-37
    3.3.1. 极线约束  30-32
    3.3.2. 匹配算法  32-37
  3.4 场景的三维重建  37-39
  3.5 本章小结  39-40
第4章位移检测算法研究与实现  40-48
  4.1 SIFT算法的发展历程与现状  40-41
  4.2 SIFT算法的相关理论  41-44
    4.2.1. 尺度空间和尺度自选择  41-42
    4.2.2. 特征点检测法  42-44
  4.3 SIFT的特征描述  44
  4.4 算法实施过程中的优化  44-46
  4.5 基于SIFT算法的位移检测  46-48
第5章实验结果及分析  48-64
  5.1 场景重建结果  48-56
  5.2 位移检测  56-63
  5.3 本章小结  63-64
结论与展望  64-66
参考文献  66-69
致谢  69-70
附录A (攻读硕士学位期间发表的论文)  70

行星无人探测车视觉系统算法的研究

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