摘要:移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构是其自主导航与环境探索的前提条件和基础。非结构化环境与结构化环境相比具有不确定性、不稳定性和不可预知性等特性。本文基于装备有激光测距仪和具有两个CCD摄像机的视觉识别仪器的移动机器人系统，对场景数据获取、场景匹配、重构策略等问题展开理论和应用研究，旨在实现快速、有效、自主的非结构化三维场景重构，并尝试创新性的探索与研究。

    移动机器人中广泛采用激光测距雷达（简称LRS，LaserRangeSensor)进行三维测距,测距雷达常使用的测距方式是脉冲激光测距。脉冲激光测距技术是由激光器向被测目标发射一个光信号，然后接受目标反射回来的光信号，通过测量光信号往返经过的时间，计算出目标的距离。

    计算机立体视觉的主要研究内容是由多幅二维的平面图像恢复出被摄物体的三维坐标，而其中基于两幅图像的双目视觉技术则是一个研究热点。一个完整的双目视觉系统通常可分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、目标定位和深度图生成等六大部分。首先根据选择的立体视觉成像系统模型阐述了立体视觉测距的基本原理。其次，对图像特征提取等预处理方法进行详尽地分析，通过实例对算法进行实验。同时，对图像匹配问题涉及的内容包括图像匹配方式、质量控制策略等进行了总结。最后，以特征提取与图像匹配研究为基础，针对不同类型的立体图像提出了基于图像边缘特征和图像兴趣点的匹配方法。

关键词：激光测距；串口通信；双目视觉；立体匹配

目录

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论-1

1.1 研究背景-1

1.2 国内外研究状况-2

1.3 本文主要研究内容和工作安排-4

第2章 测量系统和仪器简介-5

2.1 激光雷达LMS100简介-5

2.1.1 激光扫描仪LMS100产品简介-5

2.1.2 LMS100激光测距原理简介-6

2.2 双目视觉bumblebee2系统简介-7

2.2.1 bumblebee2系统硬件和软件简介-7

2.2.2 双目视觉工作原理简介-8

第3章 激光测距数据采集及显示-9

3.1设计功能-9

3.2 串口通讯功能-9

3.2.1简介-9

3.2.2函数功能介绍-9

3.2.3串口设置界面类CconfigDlg-10

3.2.4发送数据-10

3.2.5接收数据-10

3.3 数据处理功能-10

3.3.1 具体说明-10

3.3.2 数据处理-11

3.3.3实现函数-11

3.3.4 数据采集和处理周期-11

3.4 坐标标定-12

3.4.1坐标系的绘制-12

3.4.2数据标定-12

3.4.3最终效果-12

第4章 双目视觉的探索和进展-19

4.1 双目视觉系统工作原理-19

4.2 图像获取-20

4.3 摄像机的标定-20

4.4 图像处理-21

4.4.1 灰度并二值化流程-22

4.4.2 挖空流程-22

4.5 特征点提取-23

4.6 立体匹配-24

4.7 深度恢复-24

第5章 激光测距与双目视觉对工作环境的三维重建构想-27

5.1激光测距与双目视觉完成三维场景重构的比较-27

5.1.1基于激光测距的三维场景重构-27

5.1.2基于双目视觉的三维场景重构-27

5.1.3激光测距与双目视觉对三维场景重构的优缺点-27

5.2基于激光测距与双目视觉的三维场景重构-28

第6章 结论与展望-31

6.1结论-31

6.2不足之处及未来展望-31

参考文献-33

致  谢-35