基于激光與視覺信息融合的運動目標檢測與場景重建方法研究.pdf

1、運動目標檢測與場景重建作為視頻監(jiān)控和三維地圖構建的關鍵技術，是進行實時導航避障與路徑規(guī)劃的基礎。它們作為環(huán)境感知任務的子問題，與機器人、無人機、無人車、體感游戲等領域的發(fā)展密不可分，是人類智能生活的一部分。當前對該問題的研究多基于單一的視覺或激光傳感器，受限于其視野范圍、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)豐富度以及實時性和抗干擾性等局限，往往難以滿足實時的多任務場景需求。本文以激光信息和視覺信息的相互補充與約束，設計了一個可以同時進行實時運動目標檢測與場景重

2、建的感知系統(tǒng)，并對上述兩個子問題進行了深入研究。主要內容如下:
　　1、對比分析了多傳感器硬件平臺Multisense-SL中激光與視覺傳感器在各項性能上的差異，論證了兩者的融合在動態(tài)場景感知問題上的合理性;并基于ROS軟件平臺的消息發(fā)布與訂閱模式，設計了可以同時進行多項實時感知任務的融合框架。
　　2、針對基于視覺的背景減除法進行的運動目標檢測中的“背景顯露區(qū)域”誤判問題和三維前景提取的不完整性問題，提出了一種特征層下的融

3、合運動目標檢測算法。以基于視覺分揀出的激光前景點為啟發(fā)信息，進行二維圖像鄰域搜索下的三維距離約束的前景聚類，同時得到了二維圖像前景圖和三維空間前景點云。在完整提取前景對象的同時有效的抑制了“背景顯露區(qū)域”的誤判。
　　3、針對激光與視覺數(shù)據(jù)底層融合的噪音問題和直接通過傳感器間外標定關系配準的點云“失配現(xiàn)象”，在進行場景的融合重建中進行了優(yōu)化。在預處理階段提出了視場約束、時效約束和遮擋約束，有效地濾除了絕大部分雜點;并在融合優(yōu)化階段