【摘 要】
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随着我国城市化进展地不断推进,地面上的土地资源越来越稀缺,城市的发展已经大力向地下拓展,地下空间的利用率越来越高。但由于地下环境的密闭性、承重性、不易见性等特点,所
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随着我国城市化进展地不断推进,地面上的土地资源越来越稀缺,城市的发展已经大力向地下拓展,地下空间的利用率越来越高。但由于地下环境的密闭性、承重性、不易见性等特点,所以安全性检测尤为重要。传统的人工巡检方式需要极大的人力和时间成本,难以满足城市日益见长的地下空间发展需求。近年来,以机器视觉为代表的巡检机器人技术已经快速的发展起来,在很大程度上缓解了人工巡检的任务。但目前地巡检机器人的巡检路线主要是还是由人为设定,不能自主适用于陌生、复杂的环境。而现有的以神经网络为代表的自主巡检和导航方法,仍需大量的时间和样本来训练其网络,没有广泛的适用性。因此,本文结合最近几年发展快速的同时定位与地图重建(SLAM)技术,提出了一种基于单目DSO(Direct Sparse Odometry)的地下空间三维重建方法。本文工作主要体现在以下三个方面:首先,搭建数据采集平台获取实验数据,并就地下环境的光照不一致性造成的图像质量参差不齐问题,提出了一种基于RETINEX理论的图像增强方法,且通过实例验证该算法的有效性,确保图像质量的一致性,为后续算法的实施提供了良好的数据源。然后,就单目DSO三重建中的点云尺度不确定性问题,提出了一种基于坐标变换的点云尺度确定方法,并通过实验验证了该算法能有效地适用于单目重建中的尺寸确定。最后,采用c/c++语言,在Ubuntu平台上,设计实现了基于单目DSO的地下空间三维点云重建原型系统,该系统集成了本文所提的方法,能系统地实现从数据获取到三维重建的功能。通过与原始DSO方法进行比较,本文所提出的方法能清晰地得到目标三维重构模型,且点云数据量更少。同时,所需硬件仅为一个单目定焦相机,成本更低,并且解决了单目三维重构中尺度不确定问题。
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