虚拟现实辅助遥操作机器人的非结构化环境建模研究

【摘要】随着机器人技术的快速发展，在一些未知的、危险的极限环境中，基于临场感的遥操作机器人的作用越来越重要。操作者要实现对远端机器人的有效控制，必须充分了解机器人的作业环境，得到机器人与作业对象和环境之间准确的相对位置关系。对作业环境进行三维重构是了解作业环境的有效手段，重构模型的准确与否是遥操作任务成败的关键，如何根据现场环境信息构建出准确真实的虚拟场景是首要问题。在传统的虚拟现实辅助机器人遥操作中，虚拟环境往往预先建模，无法适应不可预知的、或变化环境下的作业；由多目视觉对环境的识别与重建，可以实现动态环境建模，但是在图像匹配上易出现误匹配点，而且由于图片大小的局限性，只能重构出部分场景，对大范围的场景无法实现重建。论文结合国家自然科学基金项目“基于动觉/力觉导航的机器人共享控制研究”和吉林省重点科技攻关项目“机器人的动觉引导共享控制”，采用一种基于三维点云数据的非结构化环境构建方法完成了遥操作机器人作业环境的三维重构：通过融合RGB相机和红外相机的视觉信息快速计算获得含有颜色信息的作业环境三维点云数据，对于从不同视角获取的点云数据采用改进的ICP算法进行匹配处理，获得完整的场景数据；然后，运用基于几何信息和颜色信息的区域增长分割算法，分离作业对象和作业环境；最后，依据Delaunay三角化算法，对点云数据进行三维重构，得到机器人作业环境的三维虚拟环境。论文主要完成以下工作：1)采用D-H法求解机器人末端位姿关系，并对机器人手眼系统进行标定求解手眼关系，然后，根据机器人系统各坐标系之间的关系，建立机器人基坐标系下的场景描述；2)分别对RGB相机和红外相机进行标定，获取相机内外参数，融合RGB相机和红外相机的视觉信息，获得具有颜色信息的点云数据；3)对获取的点云信息进行去噪、精简、表面法线估计等前期处理，去除噪声点、离群点和冗余点，为后续点云处理提供操作基础；4)采用改进的ICP算法对多视角点云数据进行匹配处理，获得完整的场景数据，同时对匹配后的数据进行重采样处理，获得均匀光滑的表面数据；5)采用基于几何信息和颜色信息的区域增长分割算法对匹配后的数据进行分割处理，分割作业对象和作业环境；6)依据Delaunay三角化算法分别重构出不同分割区域的三维模型，将所有重构模型置于同一场景中，构建机器人现场作业环境的三维虚拟场景。
【作者】马兆建；
【导师】张红彦；
【作者基本信息】吉林大学，机械电子工程，2014，硕士
【关键词】手眼系统；颜色信息；点云匹配；点云分割；三维重构；

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