基于激光和单目相机信息融合的智能轮椅避障策略研究

针对智能轮椅使用环境复杂多变,障碍物形状各异,单一传感器无法获得完整的环境信息的问题,提出一种基于激光传感器和单目视觉传感器信息融合的障碍物检测方法。通过单目相机和激光雷达传感器感知智能轮椅周围环境,得到障碍物的形状、距离分布状况等信息;在此基础上提出两种传感器信息的融合策略,建立局部障碍物地图,进一步采用模糊神经网络完成整体避障算法,实现智能轮椅安全、快速避障等功能。实验结果验证了文中所提避障算法的可行性及有效性。     

基于变分模型的单目视觉三维重建方法

提出一种基于单目视觉的致密场景重建方法,以实现对环境快速,准确地三维立体化建模。该方法针对自由式手持单目相机,在并行跟踪与地图创建(PTAM)算法框架下准确地实现相机的自定位。在此基础上,选取关键帧处图像序列,构造变分模式下深度估计模型;运用离散空间采样法获取初始深度图,借助于原始对偶算法实现该深度模型的优化,并结合相机投影模型估计待求解场景的三维模型。在统一计算设备架构(CUDA)下,利用图形处理器(GPU)进一步实现了深度估计算法的并行优化,显著提高了算法处理的实时性。真实场景下实验结果验证了所提算法的有效性与可行性。