一种改进的KinectFusion三维重构算法

被引：20

作者：

朱笑笑

曹其新

杨扬

陈培华

机构：

[1] 上海交通大学机器人研究所机械系统与振动国家重点实验室

来源：

机器人 | 2014年 / 36卷 / 02期

关键词：

KinectFusion算法; 同时定位与地图创建; Kinect传感器; 密集重建;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

对KinectFusion算法进行了两个方面的改进,一方面提出使用环境中的边线特征点匹配来提高其定位鲁棒性,另一方面在点云模型中预设一个地面点云来降低累积误差提高精度.在一个RGB-D(颜色-深度)SLAM验证数据集以及一个实验室的场景数据上进行了建模对比实验,结果显示,改进后的算法在鲁棒性和精度上均有明显提高,在建立一个尺度为6m×3m×3m的环境时建模误差由4.5%降低为1.5%.虽然算法运行的效率有所下降但仍保持较高实时性,对建模时的用户体验没有明显影响.

引用

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