移动机器人及室内环境三维模型重建技术

移动机器人的三维环境模型重建是一个重要的研究领域。本书以ActivMedia的Pioneer3-AT为实验平台，结合全景视觉与激光扫描仪等传感器，对室内环境三维模型重建进行了研究和分析。

本书可作为控制科学、人工智能、计算机科学等专业高年级本科生、研究生和教师的教材或参考书，也可作为信息学科相关领域，特别是移动机器人研究领域的工程技术人员和科研工作者的参考书。

第1章 绪论

1.1 移动机器人研究的发展现状

1.2 三维模型重建的主要研究内容

1.2.1 多视点深度图像配准

1.2.2 深度图像曲面重建

1.2.3 图像立体匹配方法

1.3 三维环境模型重建在移动机器人研究领域酌应用与发展

1.4 基于移动机器人的三维室内环境模型重建方法

1.4.1 基于激光扫描的几何模型重建

1.4.2 基于图像立体匹配的模型重建

1.4.3 基于环境几何信息与颜色信息相结合的模型重建

第2章 中心折反射全方位摄像头标定与外极曲线计算

2.1 引言

2.2 中心折反射全方位摄像头成像模型

2.2.1 透视投影成像模型

2.2.2 中心折反射全方位摄像头成像模型

2.2.3 双曲面镜面、球面镜面和透视摄像头组成的全景视觉

2.3 中心折反射全方位摄像头标定方法

2.3.1 中心折羼射全方位摄像头图像投影函数

2.3.2 中心折反射全方位摄像头标定

2.3.3 实验及其结果

2.4 全景图像外极曲线计算

2.4.1 外极线几何

2.4.2 外极曲线计算

2.4.3 实验及其结果

2.5 小结

第3章 全景图像立体匹配

3.1 引言

3.2 图割算法及其在图像立体匹配中的应用

3.2.1 图像立体匹配的能量函数

3.2.2 能量函数对应的图的构造

3.2.3 图的最小割(最大流)算法

3.3 基于图割算法的全景图像立体匹配

3.3.1 预处理

3.3.2 立体匹配

3.3.3 实验及其结果

3.4 小结

第4章 室内环境二维全局地图建立

4.1 引言

4.1.1 地图格式

4.1.2 SLAM问题

4.2 激光扫描匹配方法

4.3 基于正态分布转换的二维全局地图建立

4.3.1 正态分布转换

4.3.2 两次激光扫描匹配对准

4.3.3 牛顿迭代最优化算法

4.3.4 地图扩展与优化

4.3.5 实验及其结果

4.4 小结

第5章 激光扫描与全景图像相结合的室内环境三维模型建立

5.1 引言

5.2 基于激光扫描的室内环境三维模型建立

5.3 激光扫描与图像相结合的三维建模混合方法

5.4 激光扫描仪与全景视觉的联合标定

5.4.1 全景图像：bird-view变换

5.4.2 联合标定

5.5 三维环境模型重建的两种流程

5.5.1 全景图像立体匹配流程

5.5.2 激光扫描流程

5.6 三维模型重建实验

5.6.1 Player/Stage

5.6.2 实验及其结果

5.7 小结

参考文献2100433B

作　者：连晓峰　著

出 版 社：国防工业出版社

出版时间：2010-8-1

版　次：1

页　数：127

字　数：150000

印刷时间：2010-8-1

开　本：大32开

纸　张：胶版纸

印　次：1

I S B N：9787118071078

包　装：平装

本书是“十二五”973项目“高分辨率遥感数据精处理和空间信息智能转化的理论与方法”课题四“高分辨率遥感影像的自然地表与人工地物三维重建”的部分研究成果总结，内容涉及机载LiDAR点云中建筑物的快速检测、建筑物点云的面片提取、建筑物拓扑重建与修正等建筑物三维模型重建相关的关键技术。本书既有对传统方法（如基于交叉线元的建筑物点快速提取、面向点云分割的加权RANSAC方法）的改进，也有自主创新的全新方法（如基于多标记优化的点云分割方法和基于空间切分图割优化的拓扑重建方法）。

第1章 绪论 1

1.1 概述 3

1.2 国内外研究现状及趋势 5

1.2.1 建筑物模型三维重建概述 6

1.2.2 基于影像点云的建筑物场景三维重建 7

1.2.3 基于LiDAR点云的建筑物提取和三维重建 11

1.2.4 融合影像和LiDAR点云的建筑物提取和三维重建 21

1.2.5 小结 24

1.3 本书主要研究内容 26

1.3.1 基于线元分割的建筑物快速检测 27

1.3.2 基于RANSAC及层次拓扑图的建筑物三维重建 28

1.3.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法 29

1.4 本书的组织结构 30

第2章 基于线元分割的建筑物快速检测 33

2.1 基于交叉线元分割的平面提取 35

2.1.1 点的规则格网索引 35

2.1.2 道格拉斯分割 36

2.1.3 种子线的选择 37

2.1.4 区域增长 38

2.1.5 结果与分析 39

2.2 非平面点的分割 41

2.2.1 Meanshift点云分割 41

2.2.2 部分非平面点分割结果 44

2.2.3 结果与分析 44

2.3 面向对象分类的初始建筑物的提取 45

2.3.1 基于图割的平面分类 45

2.3.2 结果与分析 51

2.4 多特征的建筑物提取优化 52

2.4.1 特征提取 52

2.4.2 建筑物的精确提取 57

2.4.3 结果与分析 59

2.5 本章小结 62

第3章 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建 63

3.1 基于加权随机采样一致性的屋顶面片分割 65

3.1.1 随机采样一致性算法的原理 65

3.1.2 基于随机采样一致性的屋顶面片分割算法 67

3.1.3 改进的加权随机采样一致性算法 75

3.1.4 面片分割试验与分析 83

3.1.5 小结 96

3.2 模型关键特征检测与规则化 97

3.2.1 模型关键特征检测 97

3.2.2 边界规则化与整体调整 104

3.2.3 小结 108

3.3 基于层次拓扑树的渐进式屋顶拓扑构建 109

3.3.1 面片拓扑图的原理 109

3.3.2 基于拓扑图的屋顶拓扑识别及其困难 111

3.3.3 层次拓扑树的原理及构建 114

3.3.4 结果与分析 124

3.3.5 小结 128

3.4 实体模型生成与完整性检测 128

3.4.1 模型缺陷及现有改正方法 129

3.4.2 基于模型完整性的缺陷检测与修复 130

3.4.3 模型重建结果与精度分析 136

3.4.4 小结 145

3.5 本章小结 146

第4章 基于图割及全局优化的建筑物三维重建 147

4.1 图割优化的理论基础 149

4.1.1 概述 149

4.1.2 图割理论基础 149

4.1.3 图割多标号优化原理 154

4.1.4 小结 160

4.2 基于图割多标号优化的建筑物LiDAR点云面片分割 160

4.2.1 概述 160

4.2.2 基于图割全局优化的多平面模型拟合 163

4.2.3 基于图割多标号优化的建筑物面片分割 165

4.2.4 结果与分析 168

4.2.5 小结 180

4.3 基于建筑物面片和复形结构的三维空间划分 180

4.3.1 概述 180

4.3.2 二叉空间划分空间二分算法 182

4.3.3 复形与空间划分 184

4.3.4 基于建筑物分割面片的点云三维空间划分 187

4.3.5 结果与分析 189

4.3.6 小结 192

4.4 基于图割二值标号的建筑物LiDAR点云三维重建 193

4.4.1 概述 193

4.4.2 基于图割二值标号的建筑物点云三维重建 195

4.4.3 结果与分析 203

4.4.4 小结 212

4.5 本章小结 213

第5章 结论与展望 215

5.1 结论 217

5.1.1 基于线元分割的建筑物快速检测 217

5.1.2 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建 217

5.1.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法 218

5.2 展望 219

5.2.1 基于深度学习的整体认知 219

5.2.2 结合影像的细节结构识别 220

参考文献 221 2100433B

第1章 智能移动机器人及研发平台的构建 （1）

学习情境 （1）

任务1 寻找日常生活中的移动机器人产品 （2）

任务2 了解机器人及智能移动机器人的发展历史 （5）

任务3 探究智能移动机器人的通用控制结构 （7）

任务4 构建基于PC的智能移动机器人系统开发平台 （8）

任务5 智能移动机器人研发平台的选择 （11）

工程素质和技能归纳 （11）

科学精神的培养 （13）