基于水下机器人的高分辨率大尺度结构光三维视觉测量关键技术研究

Underwater structured light visual measurement technology now has become an important research direction in modern ocean exploration technologies, and is promising. In order to achieve the 3D accurate measurement of the subsea object, this project aims to research on fundamental technical problems of structured light 3D visual measurement based on underwater vehicle. Specifically, the following three key technical problems will be studied. Firstly, introducing laser refraction compensation, parameter calibration of multisensory structure light visual measuring system for underwater vehicle is studied. Secondly, image feature detection and matching of submarine target are studied. Combining 3D data for active vision and image feathers for passive vision, visual measurement path planning method in unknown environment for underwater vehicle is proposed. Finally, the effect of the underwater vehicle motion on visual measurement is studied and the observation model between underwater vehicle navigation attitude data and matching feature points is established. Point clouds registration is studied for underwater vehicle in different space-timed visual measurement. The characteristic of the project mainly lies in the autonomous motion analysis of underwater vehicle, breakthroughs high resolution and large-scale structured light visual measuring key techniques, and put forward the 3D visual measurement method for submarine object reconstruction. Project is expected to explore and try the application of structured light 3D visual measuring technology based on underwater vehicle on domain engineering for deepsea target detection.

水下结构光视觉测量技术目前已发展成为现代海洋探测技术的一个重要研究方向，极具应用前景。为实现海底目标的三维精确测量，本申请拟针对基于水下机器人的结构光三维视觉测量的基础技术问题，开展如下三方面关键技术研究：首先，引入激光折射补偿研究水下机器人多传感器结构光视觉测量系统的参数标定。其次研究海底目标图像特征检测与匹配，利用主动结构光视觉生成的三维数据与被动视觉的图像特征信息融合，提出在未知环境下的水下机器人视觉测量路径规划方法。最后，探讨水下机器人的摇荡对视觉测量的影响规律，建立导航姿态数据与匹配特征点的观测模型，研究水下机器人在不同时空视觉测量的点云数据配准问题。本申请主要特色在于结合水下机器人本体的自主运动分析，突破高分辨率大尺度水下结构光视觉测量的关键技术，提出面向海底目标重构的三维精确测量方法。课题可望为基于水下机器人的结构光三维视觉测量技术在深海目标探测工程领域的应用进行探索和尝试。

水下结构光视觉测量法是一种新兴的基于主动视觉的水下高精度三维视觉测量技术，具有高分辨率、大尺度、成本低、抗干扰性好等优点。基于水下机器人的结构光视觉测量技术目前已经成为现代海洋探测技术的一个重要研究方向，具有广阔的应用前景。课题首先针对水下机器人搭载视觉传感器与惯导系统进行视觉测量的传感器标定问题，对引入折射的水下摄像机进行建模，开展了水下摄像机的标定实验，重点研究了惯性测量单元（IMU）与摄像机的位姿关系标定问题，分别提出了基于四元数的线性求解方法和基于EKF的camera-IMU标定方法，通过大量实验验证了方法的有效性。其次开展了水下图像特征检测、匹配与摄像机位姿估计的方法研究，重点对SIFT算法在水下图像特征的检测与匹配上的应用开展了实验验证。在获得SIFT检测的图像特征点后，研究了基于视频图像序列的摄像机位姿估计方法，并进行了仿真实验，给出了实验结果。最后研究了针对视觉测量的点云数据进行多视角配准方法，开展了三维点云配准方法的实验验证，比较了常用的点云数据配准算法的性能，给出了一种基于导航位姿测量信息辅助的点云数据配准算法，通过实验验证了算法的有效性。本课题研究面向海底目标重构的基于水下机器人高分辨率大尺度结构光三维视觉测量关键技术，为结构光视觉测量系统的技术应用进行了探索和尝试。