机器视觉（AOI）之基于激光雷达增强的三维重建（2）
广东吉洋视觉：SMT AOI,LED AOI,焊线AOI,焊线检测AOI。为了解决上述问题，本文提出了一种新的解决方案，该方案对传统的SfM算法进行了扩展，使其适用于立体声摄像机和LiDAR传感器。本工作基于激光雷达的远距离能力可以用来抑制图像间的相对运动的简单思想。更具体地说，我们首先实现了立体视觉SfM方案，它计算摄像机的运动，并估计视觉特征(结构)的三维位置。然后将激光雷达点云和视觉特征融合到一个单一的优化函数中，迭代求解优化函数，优化摄像机的运动和结构。在我们的方案中，LiDAR数据以两种方式增强了SfM算法：1)利用LiDAR点云检测和消除无效图像匹配，使基于立体摄像机的SfM方案对视觉模糊具有更强的鲁棒性。2)将LiDAR点云和视觉特征结合到联合优化框架中，以减少运动漂移，与最先进的SfM算法相比，我们的算法能够实现更一致、更精确的运动估计。本文的主要工作如下：主要内容如下：1)将全局SfM技术应用于立体摄像机系统中，实现了摄像机在真实尺度上的运动初始化。2)利用激光雷达数据排除无效图像匹配，进一步增强了方案的可靠性。3)通过联合立体相机和激光雷达的数据，扩展了我们提出的联合优化方案，提高了模型的准确性和一致性。为了解决上述问题，本文提出了一种新的解决方案，该方案对传统的SfM算法进行了扩展，使其适用于立体声摄像机和LiDAR传感器。本工作基于激光雷达的远距离能力可以用来抑制图像间的相对运动的简单思想。更具体地说，我们首先实现了立体视觉SfM方案，它计算摄像机的运动，并估计视觉特征(结构)的三维位置。然后将激光雷达点云和视觉特征融合到一个单一的优化函数中，迭代求解优化函数，优化摄像机的运动和结构。在我们的方案中，LiDAR数据以两种方式增强了SfM算法：1)利用LiDAR点云检测和消除无效图像匹配，使基于立体摄像机的SfM方案对视觉模糊具有更强的鲁棒性。2)将LiDAR点云和视觉特征结合到联合优化框架中，以减少运动漂移，与最先进的SfM算法相比，我们的算法能够实现更一致、更精确的运动估计。本文的主要工作如下：主要内容如下：1)将全局SfM技术应用于立体摄像机系统中，实现了摄像机在真实尺度上的运动初始化。2)利用激光雷达数据排除无效图像匹配，进一步增强了方案的可靠性。3)通过联合立体相机和激光雷达的数据，扩展了我们提出的联合优化方案，提高了模型的准确性和一致性。郑重声明：1、部分内容来源于网络，本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的。2、本文仅供学术交流，非商用。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，请联系删除。
