基于ASODVS的全景相机运动估计及管网3D重构技术

针对地下管网的空间三维测量、三维形貌重构难等问题,提出了一种基于主动式全方位视觉传感器(ASODVS)的相机运动估计及管网3D重构解决方案。通过携带有ASODVS的管道机器人进入管道内部,实时获取管道内壁纹理全景图像和全景激光扫描图像;首先对全景激光扫描图像处理解析出投射在管道内壁上的激光中心点,通过计算得到管道横截面的点云数据;另一方面,对全景纹理图像进行处理,首先利用快速鲁棒性特征(SURF)算法快速提取特征点并进行匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法去除误匹配点,接着利用全景相机的极几何原理估计相机运动位姿,并利用光束法平差(BA)进行优化,最后利用相机运动位姿将相机坐标系下的点云坐标实时转换到世界坐标系下,完成对地下管网的三维重构。实验结果表明,所提出的方案能够精确估计相机运动位姿,实时对管道内部进行三维重构,实现了管道检测机器人边行走、边采集数据、边检测分析处理、边三维建模的设计目标。     

一种主动式全景立体视觉传感器设计

现有的三维激光扫描仪无法实时、全自动地计算空间三维信息,需要对获得的点云数据进行配准.为解决这些问题,研制了一种新型主动式全景立体视觉传感器( ASODVS),并且从影响ASODVS测距精度的各个因素进行了分析.实验结果表明:设计的ASODVS能自动、实时地进行空间物点深度测量,并得到相应的点云数据.     

基于主动式全景视觉的管道形变检测及重构技术的研究

研究了一种采用主动式全景视觉传感器(ASODVS)的 管道内表面全方位检测方法。基于主动式全景视觉检测原理, 提出了一种能够快速、全方位获取管道内壁三维点云信息,实现视觉检测管道形变的全景激 光视觉系统; 利用携带有ASODVS的爬行机器人进入管道内部,采集激光横断扫描全 景图像;然后根据提 取的管道内壁三维点云数据计算最小直径、横断面面积等几何特征判断变形率;最后根据三 维点云圆周分 布的特征,采用三角格网模型进行三维重构。实验结果表明:基于主动式全景视觉的管道内 壁全方位检测 系统能够实时完成对管道凹凸形变的检测和识别,并恢复管道内壁的三维形貌,具有较高的 检测精度。