针对Kinect相机在未知场景中的路径估计问题,提出了一种基于图优化的视觉里程计算法。通过深度图像的光流匹配筛选出关键帧,并得到关键帧的初始位姿估计;将关键帧的初始位姿估计作为顶点,位姿之间的变换作为边构成一个连通图模型,并通过回环检测在图上增加回环;在连通图模型上利用非线性最小二乘对初始位姿优化,从而得到视觉里程计。实验结果表明:提出的方法在满足实时性的基础上,有效减少了误差,这在以视觉里程计为基础的应用中具有很重要的作用。数据集的三维点云模型3．3真实室内环境实验为了进一步通过实验检验算法，通过手持Kinect，在室内缓慢绕行1周，收集室内场景信息流量测量系统设计-电动折弯机数控钢管滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机。Kinect的帧率为30Hz，分辨率大小640×480，共收集1800帧RGB-D图像，最终选取了230个关键帧。由于当物体离Kinect较远时，测量的深度信息可能不准确，本文由全自动缩管机张家港缩管机网站 转载中国知网整理! http://www.suoguanji.name     设定只保留7m以内的点。点云0．05m，最小距离k1设为0．8，k2设为2，相邻检测帧数n1设为4，随机检测帧数n2设为8。实验建立的室内三维场景如图6所示。左图为整体效果，右图是对局部区域放大后的显示效果，从该图中可以看出，对于拐角、转弯等易于产生较大误差的地方，本文算法都实现了较好的优化。图6真实室内环境的三维点云模型4结束语Kinect相机因其能够提供深度信息的优势在计算机视觉领域具有广阔的应用前景。本文以Kinect为传感器，实现基于图优化的视觉里程计设计。该方法充分利用了Kinect易于获得深度信息的特点，提出了一种新的基于深度图像的关键帧选取算法，并通过在关键帧添加局部和随机回环构建图，在图上用非线性最小二乘方法实现视觉里程计的优化。实验结果表明:运用本文方法，在不影响实时性的同时，有效减小了误差，得到了更为精确的视觉里程计结果。参考文献:［流量测量系统设计-电动折弯机数控钢管滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机本文由全自动缩管机张家港缩管机网站 转载中国知网整理! http://www.suoguanji.name