| 【中文题名】 | 月球探测车双目立体视觉系统研究 |
| 【英文题名】 | The Research of Binocular Stereo Vision System for Lunar Rover |
| 【学科专业】 | 通信与信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-21 |
| 【中关键词】 | 月球车,立体视觉,摄像机标定,立体匹配,三维重建, |
| 【英关键词】 | Lunar Rover,stereo vision,camera calibration,stereo matching,3D Reconstruction, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 |
月球探测车是用于复杂地形探测的移动机器人，是人工智能、自动控制、机构学、信息技术及计算机技术等多学科、高新技术的结晶，具有重大的研究价值和应用价值，受到了世界各国的重视。在月球车的各项关键技术中，立体视觉系统的主要功能是对月球表面复杂环境进行有效的感知和信息融合，完成图像的获取、像点匹配、障碍物识别与定位、三维场景重构和深度图生成等，以便实现月球车在未知环境里的自主导航和避障。
在一定的计算能力下，视觉系统的速度和精度是一对矛盾。如何平衡两个性能是系统设计中的重要问题。针对这一问题，本文提出了月球车立体视觉的系统结构和设计方法。在保障月球车安全自主避障和导航的任务要求下，将视觉系统的基本性能与月球车的机动性能相结合，分析了视觉系统的各项性能，建立了一系列配置方程，利用这些方程选择合适的配置参数，达到优化性能参数的目的。
双目视觉的精确标定是立体视觉算法的基础。针对月球车的应用背景，本文研究一种基于平面模板的摄像机在线标定方法，实现对月球车视觉系统的快速、精确标定。由于月球车立体视觉系统具有大畸变的特点，研究消除立体图像对的非线性畸变是必要的。通过双目视觉的外极线校正，可以将匹配的搜索... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-7 |
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Abstract |
7-12 |
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第1章 绪论 |
12-22 |
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1.1 课题背景 |
12-13 |
|
1.2 星球探测车的研究现状 |
13-15 |
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1.3 双目立体视觉研究现状 |
15-20 |
|
1.3.1 计算理论 |
17-19 |
|
1.3.2 匹配算法 |
19 |
|
1.3.3 硬件设施 |
19-20 |
|
1.4 课题来源与主要研究内容 |
20-22 |
|
1.4.1 课题来源 |
20 |
|
1.4.2 本文主要研究内容 |
20-22 |
|
第2章 月球车视觉系统设计 |
22-32 |
|
2.1 引言 |
22 |
|
2.2 立体视觉系统结构及设计方法 |
22-27 |
|
2.2.1 立体视觉系统结构与功能 |
22-24 |
|
2.2.2 立体视觉软件设计 |
24-25 |
|
2.2.3 设计方法 |
25-27 |
|
2.3 系统配置方程 |
27-31 |
|
2.3.1 响应距离 |
27-28 |
|
2.3.2 视场角 |
28-29 |
|
2.3.3 角分辨率 |
29-30 |
|
2.3.4 计算带宽 |
30-31 |
|
2.4 本章小结 |
31-32 |
|
第3章 立体视觉摄像机标定 |
32-56 |
|
3.1 引言 |
32-33 |
|
3.2 标定模板与控制点 |
33-34 |
|
3.3 摄像机模型 |
34-40 |
|
3.3.1 理想的摄像机成像模型 |
34-36 |
|
3.3.2 透视畸变模型 |
36-39 |
|
3.3.3 摄像机模型的比较 |
39-40 |
|
3.4 基于平面模板的摄像机标定 |
40-46 |
|
3.4.1 基本方程 |
41-42 |
|
3.4.2 摄像机标定参数 |
42-45 |
|
3.4.3 双目相机的相对位置 |
45-46 |
|
3.4.4 畸变校正 |
46 |
|
3.5 外极线校正 |
46-50 |
|
3.5.1 极线几何 |
46-47 |
|
3.5.2 双目立体视觉图像对校正 |
47-50 |
|
3.6 实验设计与结果分析 |
50-55 |
|
3.6.1 摄像机标定实验 |
50-52 |
|
3.6.2 畸变校正实验 |
52 |
|
3.6.3 立体图对校正实验 |
52-55 |
|
3.7 本章小结 |
55-56 |
|
第4章 立体匹配算法研究 |
56-80 |
|
4.1 引言 |
56-57 |
|
4.2 视差空间的表示 |
57-58 |
|
4.3 预处理 |
58-59 |
|
4.4 局部匹配算法 |
59-66 |
|
4.4.1 相似性度量因子 |
60-63 |
|
4.4.2 匹配窗口的选择 |
63-64 |
|
4.4.3 盒滤波技术 |
64 |
|
4.4.4 滑动窗口技术 |
64-66 |
|
4.5 视差图后处理 |
66-68 |
|
4.5.1 左右一致性校验 |
66-68 |
|
4.5.2 blob 滤波 |
68 |
|
4.5.3 中值滤波 |
68 |
|
4.6 立体匹配算法评估 |
68-70 |
|
4.7 实验结果与分析 |
70-79 |
|
4.7.1 预处理 |
71-72 |
|
4.7.2 局部匹配算法 |
72-77 |
|
4.7.3 视差图后处理 |
77-79 |
|
4.8 本章小结 |
79-80 |
|
第5章 三维场景重建技术 |
80-88 |
|
5.1 引言 |
80-81 |
|
5.2 摄像机坐标系下三维坐标的获取 |
81-83 |
|
5.3 摄像机坐标系到车体坐标系的转换 |
83-85 |
|
5.4 三维地貌的表示 |
85 |
|
5.5 全局地图的构建 |
85-86 |
|
5.6 实验结果与分析 |
86-87 |
|
5.7 本章小结 |
87-88 |
|
结论 |
88-90 |
|
参考文献 |
90-95 |
|
攻读学位期间发表的学术论文 |
95-96 |
|
致谢 |
96 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.384707 |
