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【6h】

利用單目攝像頭進(jìn)行并行跟蹤及地圖建立算法的研究

 
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  • 相關(guān)主題

目錄

聲明

摘要

第1章 緒論

1．1 引言

1．2 研究背景與選題意義

1．3 本文所做的工作及內(nèi)容安排

第2章 移動機(jī)器人即時(shí)定位與地圖建立算法介紹

2．1 環(huán)境地圖的表示方法

2．2 SLAM問題的一般模型

2．3 利用擴(kuò)展的卡爾曼濾波算法解決SLAM問題

2．4 利用基于粒子濾波的FastSLAM算法解決SLAM問題

2．5 EKF-SLAM算法與FastSLAM算法比較

2．6 本章小結(jié)

第3章 基于單目攝像頭的并行跟蹤及地圖建立算法研究

3．1 PTAM相關(guān)預(yù)備知識

3．2 并行跟蹤以及地圖建立算法

3．3 對于跟蹤系統(tǒng)的改進(jìn)

3．4 對跟蹤質(zhì)量估計(jì)的改進(jìn)

3．5 改進(jìn)的PTAM增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)效果

3．6 本章小結(jié)

第4章 總結(jié)和展望

4．1 全文工作總結(jié)

4．2 未來工作展望

參考文獻(xiàn)

致謝

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摘要

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)是在真實(shí)世界的場景中疊加進(jìn)計(jì)算機(jī)生成的虛擬物體，并提供用戶交互的過程。這項(xiàng)技術(shù)有著十分廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，諸如醫(yī)療、工業(yè)、軍事以及娛樂生活等。本文研究的基于單目攝像頭的并行跟蹤及地圖建立增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，不像絕大多數(shù)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)需要預(yù)先提供場景地圖，本文研究的算法不需要預(yù)先提供場景地圖，可以在未知的場景中建立地圖，從而實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)。在未知場景中創(chuàng)建地圖是移動機(jī)器人即時(shí)定位與地圖建立的研究領(lǐng)域。本文的研究工作包括:
　　(1)基于移動機(jī)器人即時(shí)定位與地圖建立算法的研究，主要研究了兩種解決該問題的經(jīng)典算法，分別是基于擴(kuò)展的卡爾曼濾波SLAM算法和基于粒子濾波的FastSLAM算法。
　　(2)基于單目攝像頭的并行跟蹤及地圖建立算法的研究，在研究該算法的跟蹤系統(tǒng)過程中，提出了一種改進(jìn)跟蹤系統(tǒng)的方法，替換了原來的灰度匹配算法，利用光流法進(jìn)行特征跟蹤，另外，本文采用雙向光流跟蹤法，送一步增強(qiáng)了跟蹤的穩(wěn)定性。
　　(3)提出了一種改進(jìn)跟蹤質(zhì)量檢測的方法，對每一幀圖像進(jìn)行跟蹤質(zhì)量檢測是為了提早發(fā)現(xiàn)跟蹤失敗的現(xiàn)象，而位于圖像金字塔高層的特征包含的信息更為豐富，通過增加圖像金字塔最高兩層的特征匹配比，能有效檢測到跟蹤失敗的情況，同時(shí)，本文通過大量的實(shí)驗(yàn)給出了比較可靠的閾值。

著錄項(xiàng)

相似文獻(xiàn)

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  • 外文文獻(xiàn)
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AI論文寫作

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