基于三维点云重建的助推器位姿估计

助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿。基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维点云为输出,在构建的助推器分离过程的图像-点云数据上进行了训练和测试,对测试重建的助推器点云使用主成分分析的方法完成了位姿的估算。测试结果表明,所建立的三维点云重建网络可以根据仿真图像数据,精确测量助推器分离阶段的位姿变化,在R2score指标下,对三维坐标的预测分数均在0.98以上,姿态角平均误差约为21°,预测分数则均在0.80以上。

基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建

针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精配准过程中,采用二次加权法向量垂直距离法在人脸流形表面选择更有效的特征点以减少伪特征点的数量,并采用基于特征融合与局部特征一致性的迭代最近点方法进行精配准。经过对比实验验证了算法的可行性,实验结果表明,该算法能够实现高精度且快速的三维人脸点云模型重建,且均方根误差达到1.8165 mm,相较其他算法,其在模型重建精度和效率方面都有所提升,具有良好的应用前景。

模拟水体湍流环境下目标激光点云数据的三维重建与分析

水下目标三维点云重建在水底勘探和水下无人航行器避障等领域有着重要的应用。本文通过实验室模拟温度和盐度水体湍流,开展了水下目标探测实验,研究了温度差和盐度差对水下潜艇、滑翔机和锚雷的激光点云三维重建效果的影响,并对重建后的三维点云数据进行误差分析。结果表明:在水下目标三维点云重建过程中,随着水体温度湍流和盐度湍流强度的增强,重建点云数据的有效点数明显下降,均值误差明显上升。研究结果对水下三维点云重建系统的研制具有一定参考价值。

基于Kinect人体点云三维重建的个性化旗袍虚拟试穿

针对深度相机连续移动中,由于位姿误差积累导致所感测的人体3D点云模型精度下降的问题,研究提出一种Surfel-BA三维重建优化算法,通过引入全局BA优化,提高了位姿估计与稠密重建的Surfel表面精度,从而实现基于感测的人体点云精确模型。基于TUM数据集的位姿精度比测结果表明,新算法提升了ATE误差统计特性、有效抑制RPE误差,进而设计实现基于感测的数字化人台与3D虚拟旗袍模型,并搭建Kinect与Unity3D虚拟试穿集成环境,开展真人旗袍虚拟试穿现场实验,获得交互性好、贴体逼真的体验效果,且快速便捷、成本低,广泛适用于各种数字时尚应用场景。

基于TOF三维相机相邻散乱点云配准技术研究

针对基于飞行时间(Time-of-flight,TOF)原理的三维测距相机对物体完整表面进行三维点云建模中点云配准速度慢、精度低的问题,提出一种快速、易实现的散乱点云配准方法,该方法通过提取目标物体距离图像的特征点,采用非迭代的求解过程获取初始变换参数,实现点云初始位置配准。在此基础上,利用TOF相机强度图像的梯度值与基于局部3D空间分解的Knn算法寻找点云之间最邻近点作为匹配点对,根据原始迭代最近点算法的迭代过程对这些匹配点对进行迭代求解,获取点云之间最优的变换参数,同时结合错误匹配点对去除法则提高迭代点云匹配的精度,实现点云的精确位置配准。结合实际空间物体对该方法进行验证,试验结果表明,该点云配准方法与传统的配准方法相比,显著地提高配准速度和配准精度,将直接有助于提高后期物体曲面重建的精度,具有较高的实际应用价值。

基于机器视觉三维重建技术的隧道掌子面岩体结构数字识别方法及应用

提出采用数字图像结合机器视觉方法获取隧道掌子面岩体表观信息。通过采集隧道开挖面的序列图像,生成开挖面岩体表面的三维点云模型,利用投影算法获得隧道掌子面及硐壁岩体结构的平面模型高清影像;基于影像表面结构迹线素描结果进行岩体节理特征的量化描述。将该方法应用于东天山公路隧道开挖面岩体节理分布、节理倾角间距等特征参数的获取。研究结果表明:该方法可快速生成开挖面三维点云模型,实现隧道地质信息编录与围岩级别辨识,具有快速、准确的优点,可为施工提供参考。

基于相移结构光重建的三维数字化服装建模

针对服装动态虚拟展示中三维数字化服装建模问题,提出了一种面向实体服装的相移结构光重建方法.应用格雷码结构光编解码和4步相移相位重建结合相位跳变修正算法,得到高精度服装三维结构光解码相位数据.以张正友摄像机定标算法进行摄像机/投影仪系统标定和计算机视觉中的对极几何原理进行三维点云数据重建,并采用迭代最近点(ICP)算法,对基于多角度旋转采集到的服装图像数据进行三维点云拼接重建,生成了实体数字化服装模型.几组服装的重建结果表明,相移结构光重建方法能够实现实体着装的数字化建模功能.

模拟真实水体环境下目标激光点云数据的三维重建与分析

水下目标探测在水下事故搜救、设备维护以及资源勘探等领域有重要的应用。通过实验模拟了两种典型海域的水体环境,研究了盐度和浊度这两个水体物理特性参数以及探测距离对水下潜艇、滑翔机和锚雷的激光点云三维重建效果的影响,并将重建后的三维点云数据和三种模型的标准点云进行对比并分析误差。结果表明:盐度变化对水下目标三维点云重建的影响较小,平均误差变化范围在1 mm以内;浊度增大会增强水体的后向散射影响,对成像有较大的干扰,有效点数显著减少;随着探测距离的增大,均值误差呈线性上升,目标点云图像的轮廓变得模糊。

基于UML的超声三维可视化无损检测系统

为了满足工业无损检测中人们利用超声点云数据进行三维重建的需求,提出一种UML与组件技术相结合的用于超声三维可视化无损检测系统的建模方法.分析系统需求,并利用UML和组件技术相结合的建模方法,构建出超声三维可视化无损检测系统模型,包括系统的架构、需求、用例、静态类、活动、时序和组件部署模型,开发出超声三维可视化无损检测软件系统原型,并经过实例验证了建模方法的有效性.系统开发实践证明:基于UML和组件技术的超声三维可视化系统结构设计合理,复用性、维护性和可拓展性强,为研究超声点云的三维重建算法和将其用于工业无损检测的目标提供了实验依据和实验平台.

基于无人机和LIDAR的三维场景建模研究

仿真方法是应急管理的重要研究手段,仿真研究对真实场景的数据采集提出了需求。以无人机为载体、搭载激光雷达、惯性测量单元等硬件设备,集成设计了机载点云数据采集平台。利用该平台采集实际场景点云数据,使用SLAM方法实时建立点云地图,对点云地图进行三维重建。解决了真实场景三维模型的构建问题,设计并实现了一个点云处理和三维建模软件,最后通过实验对算法与软件进行了有效性和稳定性验证。