点云和视觉特征融合的增强现实装配系统三维跟踪注册方法
TP391; 为了提高三维跟踪注册方法面向机械产品增强现实装配引导的适用性和鲁棒性,提出了一种点云和视觉特征融合的三维跟踪注册方法.首先利用参考模型点云对三维跟踪注册绝对坐标系进行定义,从而确定虚拟装配引导信息的定位基准.然后在迭代最近点法点云数据配准基础上,结合深度传感器彩色图像信息,通过视觉特征匹配,提高深度传感器快速移动时的跟踪注册过程鲁棒性.为了在此过程获取足够数量的视觉特征匹配点对,提出了一种基于方向向量一致性的视觉特征匹配策略.最后在跟踪注册过程加入基于关键帧的回环检测和全局位姿优化.实验结果表明:新方法精确性、实时性好,能达到每秒30帧.而且在相机快速移动时仍能表现出较好的鲁棒性...
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Veröffentlicht in: | 西北工业大学学报 2019-02, Vol.37 (1), p.143-151 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | TP391; 为了提高三维跟踪注册方法面向机械产品增强现实装配引导的适用性和鲁棒性,提出了一种点云和视觉特征融合的三维跟踪注册方法.首先利用参考模型点云对三维跟踪注册绝对坐标系进行定义,从而确定虚拟装配引导信息的定位基准.然后在迭代最近点法点云数据配准基础上,结合深度传感器彩色图像信息,通过视觉特征匹配,提高深度传感器快速移动时的跟踪注册过程鲁棒性.为了在此过程获取足够数量的视觉特征匹配点对,提出了一种基于方向向量一致性的视觉特征匹配策略.最后在跟踪注册过程加入基于关键帧的回环检测和全局位姿优化.实验结果表明:新方法精确性、实时性好,能达到每秒30帧.而且在相机快速移动时仍能表现出较好的鲁棒性,其综合性能优于基于点云的Kinect Fusion方法. |
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ISSN: | 1000-2758 |
DOI: | 10.1051/jnwpu/20193710143 |