RGB-D SLAM综述

RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器,进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器。首先对主流RGB-D相机,RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍,然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果,以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍,并对RGB-D SLAM方法前端视觉里程计中特征检测与匹配、后端位姿图优化、回环检测等关键技术进行介绍总结。最后,对RGB-D SLAM算法的优缺点进行了分析,并对RGB-D SLAM算法的研究热点及发展趋势进行了讨论。     

基于图像特征分析的物体轮廓提取

对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率（gPb）提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度（RGB-D）图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率（mPb）和谱后验概率（sPb）,两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。      

面向飞行机械臂的实时目标检测与定位算法

飞行机械臂要完成自主抓取的任务,对目标物的识别与定位尤为关键.当前飞行机械臂视觉识别算法多采用传统的特征提取等方法.为提升目标物识别及定位的精度和效率,本文设计了一种基于YOLOv5深度学习目标检测算法和RGB?D传感器的视觉识别与定位算法,该算法可以实时检测目标物并对其位姿进行估计,为飞行机械臂的抓取工作服务.同时针...