【摘 要】
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随着城市化进程的飞速发展,人们有80%以上的时间是在室内空间中度过的,因此对于快捷而准确的室内定位需求十分强烈。基于视觉传感器的室内定位技术凭借成本低廉、便捷实用、易部署的特性成为研究热点。同时,随着计算机视觉理论的逐渐成熟,以相机为载体,图像为支撑的视觉室内定位方法有很高的研究价值和广阔的应用前景。本文以Kinect V2相机为载体,利用相机图像中的特征信息,将图像的特征点及其深度信息结合起来,
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随着城市化进程的飞速发展,人们有80%以上的时间是在室内空间中度过的,因此对于快捷而准确的室内定位需求十分强烈。基于视觉传感器的室内定位技术凭借成本低廉、便捷实用、易部署的特性成为研究热点。同时,随着计算机视觉理论的逐渐成熟,以相机为载体,图像为支撑的视觉室内定位方法有很高的研究价值和广阔的应用前景。本文以Kinect V2相机为载体,利用相机图像中的特征信息,将图像的特征点及其深度信息结合起来,构建了由离线建库和在线定位两部分组成的基于图像特征的视觉室内定位技术框架。同时,本文以真实室内场景下的实验为依托,证实了本文方法的可行性,并结合传统测绘技术对室内定位精度进行了验证与评定。本文提出的一整套视觉室内定位解决方案为室内定位方法的研究和应用提供了有益的参考。首先,本文从相机传感器的模型、成像原理、坐标系转换关系和相机参数求解等方面研究了相机几何理论,采用张正友标定法获取了Kinect V2相机的参数并计算出了重投影误差。然后,本文对Kinect V2相机获取的RGB图像和深度图像进行配准融合,得到图像像素点的3D坐标映射。同时,自主搭建了360?图像采集云台在两种不同的室内场景下进行逐点间隔采样。从采集的图像中提取ORB特征,用K-means算法实现了特征聚类。再引入k-d树词典对场景图像进行分类存储和表达,从而构建了存有图像特征信息和地理位置信息的室内图像数据库。接着,本文结合视觉词袋模型的构建过程,引入了TF-IDF加权模型实现特征索引,再运用相似度计算理论检索数据库中与用户问询图像相似的匹配图像对。另外,将改进的基于透视n点投影原理的位姿估计问题应用在室内定位中,运用EPn P算法完成了3D-2D特征点匹配的相机矩阵求解和位姿解算,最终实现室内的在线定位过程。最后,本文利用全站仪对对极约束法和EPn P算法的可靠性进行对比验证,并通过测量坐标的形式对某室内和走廊两种不同场景下的定位结果进行误差计算和精度评定。实验结果表明,室内环境下的特征纹理越丰富,图像对的匹配越精准,视觉室内定位精度越高。另外,同一室内场景下基于3D-2D特征点匹配的EPn P算法比基于对极约束法的定位精度更高,同比提升15.2%和19.3%,定位误差保持在15cm以内,基本满足的室内精准定位的要求。
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