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基于Kinect的視覺(jué)定位算法
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資料類(lèi)別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專(zhuān)業(yè))
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測(cè)控技術(shù)與儀器 |
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關(guān)鍵詞
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Kinect|視覺(jué)定位 |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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100 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word+ppt+pdf |
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文件大小
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11667K |
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發(fā)布時(shí)間
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2020-02-13 12:17:00 |
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預(yù)覽文件
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下載次數(shù)
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1 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
基于Kinect的視覺(jué)定位算法，畢業(yè)論文，共28頁(yè)，14393字，附任務(wù)書(shū)、開(kāi)題報(bào)告、答辯文稿、中期檢查表。
摘要
室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人的自主視覺(jué)定位是近年來(lái)機(jī)器人這個(gè)領(lǐng)域的研討熱點(diǎn)，視覺(jué)定位算法的完成對(duì)室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人的自主定位和導(dǎo)航具有十分重要的作用，視覺(jué)定位算法的結(jié)果是建立移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)里程計(jì)，通過(guò)相鄰兩幀圖像之間的匹配和坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)Kinect傳感器姿態(tài)的記錄。傳統(tǒng)的方法是使用激光雷達(dá)或使用雙目相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)空間中物體的深度信息的獲取，成本非常高，而且計(jì)算量十分巨大。Kinect相機(jī)是微軟公司發(fā)布的一款可以通過(guò)一組紅外攝像機(jī)和紅外投影儀實(shí)現(xiàn)對(duì)空間深度信息的獲取的相機(jī)，采集到的信息不僅精度高而且價(jià)格便宜，所以本文決定運(yùn)用Kinect相機(jī)作為關(guān)鍵傳感器.Kinect相機(jī)可以采集空間中點(diǎn)的彩色信息和深度信息，然后分別利用SIFT算法和SURF算法對(duì)彩色圖像進(jìn)行特征點(diǎn)的采集，再利用迭代最近點(diǎn)算法(ICP)進(jìn)行特征點(diǎn)的匹配，最后利用經(jīng)典的PnP算法通過(guò)轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系來(lái)求解Kinect相機(jī)的姿態(tài)的同時(shí)記錄相機(jī)的姿態(tài)和位置，并取得了較好的效果。
關(guān)鍵詞：Kinect；視覺(jué)定位；特征點(diǎn)；視覺(jué)里程計(jì)
目錄
摘要 I
Abstract II
第一章 緒論 1
1.1選題依據(jù)和意義 1
1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1
1.3本課題研究?jī)?nèi)容 2
第二章 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)及工作原理 3
2.1 Linux系統(tǒng)介紹 3
2.2 Kinect背景與結(jié)構(gòu) 3
2.3 Kinect的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境 3
第三章 導(dǎo)航控制算法研究 5
3.1總體方案介紹 5
3.2特征點(diǎn)檢測(cè) 5
3.3 SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)算法 5
3.4 SURF特征點(diǎn)檢測(cè) 9
3.5特征點(diǎn)匹配 12
第四章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 16
4.1視覺(jué)里程計(jì)簡(jiǎn)介 16
4.2確定相機(jī)姿態(tài) 16
4.3視覺(jué)里程計(jì)的實(shí)現(xiàn) 19
第五章 結(jié)論與展望 20
參考文獻(xiàn) 21
致謝 23
相關(guān)說(shuō)明：
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