14、3D感知与非平面表面感知技术解析

3D感知与非平面表面感知技术解析

1. 3D恢复中的对应问题

在3D恢复过程中，当考虑同一物体的两个不同视角图像时，会面临对应问题。例如有同一方块W的两个图像W1和W2 ，可能包含六到七个公共点，但要找出这两个图像顶点之间的对应关系却并非易事，这就是所谓的对应问题。

解决对应问题的一种方法是估计从两个不同位置（视角）获得的3D点之间的最小欧几里得距离。以通过卡尔曼滤波器估计的同一方块W从两个不同视角得到的两组3D点为例，为了识别两组3D数据点之间的对应顶点，需对每个点与另一组的所有点估计最小欧几里得距离。当估计距离小于阈值时，这两个列表中的点就被认为是对应点，并从两个列表中删除。

比如计算F与A’到H’的欧几里得距离，发现F与F’的距离最小，那么图像W2中的点F’就对应图像W1中的F。

2. 3D感知程序

2.1 程序概述

这是一个使用卡尔曼滤波器对平面物体进行3D感知的客户端 - 服务器程序。程序设计为在120度的弧内，在用户定义的任意数量（设为n）的中间点拍摄快照，并根据给定半径估计出一个有(3n)条边的正多边形，然后通过将正多边形三等分来生成路径。

例如，如果需要6张图像，半径为1000毫米，那么路径就是通过将半径为1000毫米的正18边形三等分来定义的。机器人沿着多边形的每条边移动，并在每个顶点面向多边形拍摄快照。通过递归形式的卡尔曼滤波器处理这些样本图像，以获取机器人环境中平面物体的3D信息。

服务器程序使用C++编写，借助ARIA和SVS库；客户端使用JAVA编写。客户端程序向机器人提供必要的输入，服务器对图像进行采样，并将图像以及机器人位置、相机跨度角、倾斜度