移动机器人激光测距三维场景重构研究

"该资源是一篇关于移动机器人基于激光测距进行三维场景重构的硕士学位论文。研究主要集中在非结构化环境中的机器人自主导航与环境探索，通过激光测距技术实现快速、准确的三维场景重建。文章探讨了激光数据处理、场景匹配、重构策略等多个关键问题，并进行了实验验证。" 本文深入探讨了移动机器人在非结构化环境中的工作，其中关键在于机器人如何有效地识别、感知并重构其周围环境。非结构化环境的特性使得这一任务更具挑战性，需要高级的感知和处理技术。研究的核心是装备有激光测距仪的移动机器人系统，它能够获取三维空间的数据。 作者首先概述了具有三维感知能力的移动机器人系统，包括三维激光测距系统和自主移动机器人平台。通过模块化设计，开发了一款能够在线显示和实时重构三维场景的软件，验证了相关算法的实时性和有效性。 在场景匹配方面，论文提出了基于线段端点的最近点迭代算法。利用激光点云数据的顺序性和线段端点的关键信息，优化了匹配过程，提高了匹配的准确性。实验结果显示，这种方法在实验室环境中表现出了良好的性能。 针对多场景匹配和重构策略，论文分析了场景间的拓扑关系，提出了一种基于核心场景的大范围三维重构策略。为了解决数据冗余问题，采用了栅格划分的数据精简方法。在走廊环境的实验中，对比了不同策略的重构效果，证明了所提方法的优越性。 关键词涵盖了最近点迭代、特征提取、数据精简、三维场景匹配和三维场景重构等领域，表明这篇论文全面覆盖了移动机器人激光测距场景重构的关键技术。 总结来说，这篇论文为移动机器人在复杂环境中的自主导航提供了理论和技术支持，尤其是在三维场景重构方面的创新性研究，对于机器人技术的发展和应用具有重要的理论价值和实践意义。