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密级
硕士学位论文
(全日制专业学位硕士)
题目基于双目视觉的测距及SLAM方法研究
(英文)ResearchonDistanceMeasurementandSLAM
MethodBasedonBinocularVision
研究生学号:20022303053
研究生姓名:孔健明
指导教师姓名、职称:符强正高级实验师
申请学位类别:电子信息硕士
领域:电子信息
论文答辩日期:2023年5月22日
摘要
摘要
双目视觉作为机器视觉热门研究领域之一,广泛应用于导航避障、三维重建、虚
拟现实等领域。双目视觉测距和同时定位与地图构建(SimultaneousLocalizationand
Mapping,SLAM)已成为双目视觉领域的重要技术,取得了极大的进展,但场景的复
杂多变以及存在的遮挡和弱纹理等因素,给双目测距和SLAM建图的精度带来了巨
大的挑战。为此,本文针对以上问题,对双目测距的立体匹配和SLAM中的关键帧
创建展开以下研究:
(1)提出了一种改进双目测距的立体匹配算法(本文算法)。在绝对误差和(Sum
ofAbsoluteDifference,SAD)算法计算过程中采用差值图像法(ImageDifference
Method,IDM),有效地剔除了冗余计算,降低了算法复杂度;在Census算法中采
用双向搜索方式,减少数据对内存占用的同时缩短了算法运算时间;融合了两种改进
算法,增强了系统抗干扰能力,并采用边缘检测算子约束图像边缘,设计了自适应惩
罚系数惩罚图像边缘非连续区域,通过引导滤波平滑边缘视差。在Middlebury数据
集下,本文算法较半全局匹配(Semi-GlobalMatching,SGM)算法平均误匹配率降低
4.08%,平均运算时间较SGM算法缩短了3.5s,与BM算法相比视差图效果更好,
边缘区域更加平滑,准确地还原了场景中物体的深度信息,无人机测距精度保持在
96.5%以内,为后续双目SLAM中基于特征深度的关键帧筛选提供了准备。
(2)提出了一种改进的基于特征深度筛选的双目SLAM算法(OUR-ORB-
SLAM3算法)。在特征提取过程中,采用自适应角点检测算法,通过降低阈值以获
取更多特征点;采用光流法跟踪图像特征,并通过Prosac算法计算更新单应矩阵,形
成对关键点的补偿和误匹配剔除;将图像特征与深度信息关联作为关键帧的选取依据,
利用局部建图线程对当前数据进行关联,对于重复的地图点采用融合方法减少计算量,
优化算法的执行效率。在KITTI数据集下,OUR-ORB-SLAM3算法较ORB-SLAM3
算法,在均方根误差方面,最优情况下提升了近55%;在EuRoc数据集11个双目序
列
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