一种结合边界探索的自主隐式室内场景重建方法
摘要文本
本发明公开了一种结合边界探索的自主隐式室内场景重建方法，该方法包括：将基于边界的探索任务与基于隐式表面不确定性的重建任务相结合，以实现高效的全局覆盖和高质量重建；提出了一种新颖的信息增益计算方法和相应的视角采样策略，评估隐式表面的不确定性并在覆盖高不确定性表面区域的空间中进行采样；设计了一种自适应模式切换方法，用于视图路径规划，以协调探索和重建任务。解决了最佳下一视角方法无法保证完整的场景覆盖，通常在复杂场景中需要大量视角采样的问题。
申请人信息
- 申请人:浙江大学
- 申请人地址:310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 发明人: 浙江大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种结合边界探索的自主隐式室内场景重建方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311447329.8 |
| 申请日 | 2023/11/2 |
| 公告号 | CN117519150A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G05D1/43 |
| 权利人 | 浙江大学 |
| 发明人 | 叶琦; 曾静; 李艳旭; 孙佳豪; 冉云龙 |
| 地址 | 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号 |
专利主权项内容
关注微信公众号马克数据网 。1.一种结合边界探索的自主隐式室内场景重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对当前室内观测位置获得的RGBD图片与相机位姿进行同步，通过单目预测网络获取单目深度和法向量先验；S2：对隐式表示，采用隐式表面重建方法MonoSDF建立隐式表面模型，输入S1获得的已同步的RGB图片和位姿，以及获得的单目深度和法向量图，输出场景空间点颜色值和不确定度；S3：对体素表示，将S1获得的已同步的深度图和位姿转换为三维点云，融合至栅格地图，更新栅格状态，同时更新欧式符号距离地图；S4：利用S2建立的隐式表面模型，得到空间点的符号距离值SDF，提取隐式表面，同时使用S2中空间点的不确定度，得到隐式表面顶点的不确定度；S5：利用S3中体素记录的栅格状态和欧式符号距离地图检测边界信息，生成探索任务；S6：利用S4获得的隐式表面顶点的不确定度、S3中体素记录的栅格状态和欧式符号距离地图，检测重建不确定度超过阈值的表面顶点，生成重建任务；S7：利用S3中体素记录的栅格状态获取边界信息，判断当前机器人局部区域覆盖状态，选择工作模式，包括基于探索任务的探索模式以及基于探索任务和重建任务的合并模式；S8：在当前选择的工作模式下，将生成的任务变成非对称旅行商问题，获取经过这些任务的最短路径；S9：将S8获取的最短路径用于机器人自主运动，在路径上采集多张图片加速隐式重建；重复S1-S9，直至隐式表示收敛，完成当前场景的隐式重建。