基于改进ICP算法的室内环境三维地图创建研究.pdfVIP

第 51卷第 2期 华中师范大学学报 (自然科学版) VoI．51 No．2 2017年 4月 JOURNALOFCENTRALCHINA N0RMALUNIVERSITY(Nat．Sci．) Apr．2O17 文章编号 ：1000—1190(2017 基于改进 ICP算法的室内环境三维地图创建研究 张彦铎 。，袁 博 ，李 迅 (1．武汉工程大学 计算机科学与工程学院，武汉 430025； 2．武汉工程大学 智能机器人湖北省重点实验室，武汉 430025) 摘 要 ：提 出一种基于离散选取机制 的改进特征点 ICP算法 ，并设计 了基于该算法 的三维地图创 建方法．该方法分为 3个 阶段 ，首先提取并匹配相机运动过程 中采集 的 RGB彩色图像 中的 SURF 特征点；然后结合 RANSAC算法进行初始配准 ，优化特征点集初始位姿、去除误匹配 ，并结合基于 离散选取机制的特征点 ICP算法进行精确配准 ；最后利用 g2o图优化算法结合关键帧实现对相机 运动轨迹 的优化 ，减少累计误差，并将相机采集到的点云数据根据相机当前位姿构建三维点云地 图．经过在 5个公开数据集环境下进行实验对 比，证 明本方法 的可行性和有效性，在相机运动长度 为 15．989m 的情况下误差仅为 0．059m，且能够准确地创建实验环境的三维地图． 关键词 ：离散选取机制 ；改进特征点 ICP算法 ；RANSAC；g2o；关键帧 中图分类号 ：P283．49 文献标识码 ：A 同时定位与地图创建 (SimultaneousIocaliza— 研究，提出了各种改进算法．文献 [3]利用 Kinect tionAndMapping，SIAM) 是移动机器 人 的一 相机设计了一种结合 GPU 的实时三维重建和交 项重要任务．随着传感器技术 的发展和进步 ，研究 互系统 ，针对 ICP算法计算大规模数据 时时间和 者们提 出了基于各种传感器 的地 图创建方法 ， 空间复杂度高的缺点 ，利用 GPU加速提高 了算法 RGB—D相机由于其深度 图像提供 的距离信息为 效率 ，但该方法对硬件性能要求高，且 由于内存 的 创建稠密的三维地图提供了便利 ，且三维地图相对 限制无法完成大规模场景的重建．文献C4]提 出了 于二维地图包含 了更多有价值 的形状 、环境信息． 一 种利用 Kinect相机进行 3D地 图创建 的 RGBD 因此随着 以Kinect为代表 的 RGB—D相机 的问 SLAM 系统 ，该系统利用 RANSAC方法结合关键 世 ，基于 RGB～D相机的三维 地 图创建逐 步成为 帧进行运动估计并利用非线性优化方法优化相机 近年来的研究热点． 位姿 ，并使用多个不同场景的数据集进行实验评估 为了得到完整的三维地图信息，关键问题是将 了系统的性能．文献 [5]提出了一种基于特征点 的 相机从不同视角获得的数据通过坐标变换配准到 改进 ICP方法，与传统 ICP算法不 同，基于特征点 同一坐标系下 ，求解坐标变换参数的过程被称为运 的ICP算法使用彩色图片中提取的特征点进行配 动估计．针对这个问题 ，研究者们提 出了各种解决 准 ，相比于传统 ICP算法大大减少 了计算量 ，提高 方案 ，其中最常用 的是 1992年 由Besl和 McKay 了算法效率 ，但 由于特征点之间误匹配的存在 ，导 提出的迭代最近点 (IterativeClosestPoint，ICP) 致该方法存在配准精度低 ，无法收敛等缺点．文献 算法_2]．然而该算法虽然具有较为精确 的配准效 [6]针对基于特征点的ICP算法精度低 ，易配准失 果 ，但仍存