光学透射式平视显示系统关键技术研究

光学透射式平视显示系统关键技术研究

论文摘要

增强现实技术旨将计算机产生的虚拟图像,实时地叠加到真实环境中,使人眼观察到虚实融合的场景,从而实现对真实环境信息的增强。光学透射式平视显示系统将虚拟图像直接投射到人眼视线前方,能够保证清晰的视点与背景,是目前增强现实中主要的实现形式之一,其关键技术的发展备受关注。目前,在光学透射式平视显示系统的关键技术中,仍然存在系统标定精度不够高、三维跟踪注册精度较低或不稳定等问题,且场景信息的提取对相机姿态求解的结果也有所影响。本文围绕上述几个技术难点,研究光学透射式平视显示系统中的系统标定、场景信息提取、三维跟踪注册等关键技术,解决目前存在的问题。本文的主要贡献如下:1、针对光学透射式平视显示系统中的标定问题,提出一种结合光学显示图像畸变与相机成像畸变校正的标定方法。首先通过分析系统中各组成部分之间的关系,定义不同的坐标系。由于在标定时相机与光学显示系统会带来一定程度上的虚拟图像畸变,因此在建立系统的标定模型时,将相机与光学显示部分的畸变考虑进去,并进行校正。利用非线性回归估计方法对模型求解,计算出系统标定参数,提高了光学透射式平视显示系统的标定精度。2、提出一种基于特征点云匹配的三维跟踪注册方法。算法将相机的姿态估计问题转化为点云的匹配问题,将获取的二维图像信息转换为三维点云,在点云间直接建立相机的姿态估计模型,得到姿态变换矩阵。这样不仅提高了算法的计算速度,也保证了三维跟踪注册算法的精度。3、传感器在获取图像时,若特征点无法被有效地保留,导致特征数量较少,则直接影响三维跟踪注册的结果。为了解决这一问题,采用语义分割的方式获取场景中的内容,语义分割能够使三维跟踪注册更加稳定,提高三维跟踪注册的精度。因此,设计一种基于改进的单发多框检测器深度卷积神经网络,无需事先提取特征,而是采用学习的方法对网络进行训练。网络前端采用VGG-16网络对图像特征图进行上采样,然后逐层恢复特征图的大小,在得到场景中目标分类结果的同时,获取不同目标的像素分类结果,即场景的语义内容信息。4、为了使三维跟踪算法能够适应具有一定结构复杂度的场景,结合场景的语义分割结果,提出一种基于多目标约束的三维跟踪注册算法。算法利用所提取的不同目标的像素分类结果,将目标的二维图像转换为三维语义目标点云,并根据语义点云间的多目标约束,建立姿态估计模型,得到注册矩阵。在一般场景下,为了使三维跟踪算法更加稳定,提出一种基于灰度-几何约束的三维跟踪注册方法,融合图像帧之间的灰度信息与几何信息,将灰度约束与几何约束同时建模,在保证算法精度的同时提高了算法的稳定性。最后,搭建了应用于辅助驾驶的光学透射式平视显示原型系统。通过分析驾驶环境,设计光学显示系统,结合所提算法,实现对道路信息的增强。实验验证了系统的实时性、稳定性以及安全性,从而提高了驾驶安全。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 增强现实技术研究现状与难点
  •     1.2.1 增强现实显示技术
  •     1.2.2 光学透射式平视显示系统标定技术
  •     1.2.3 三维跟踪注册技术
  •   1.3 增强现实技术应用领域
  •   1.4 论文主要研究内容
  • 第2章 光学透射式平视显示系统标定方法
  •   2.1 基本理论
  •     2.1.1 相机标定模型与求解
  •     2.1.2 四维光场基本理论
  •   2.2 光学透射式平视显示系统标定模型建立
  •     2.2.1 坐标定义与坐标关系分析
  •     2.2.2 标定模型建立
  •   2.3 标定实验过程与结果分析
  •   2.4 本章小结
  • 第3章 基于特征点云匹配的实时三维跟踪注册
  •   3.1 算法框架
  •   3.2 特征提取
  •     3.2.1 FAST-9 特征点检测
  •     3.2.2 BRIEF描述子
  •   3.3 相机姿态估计模型建立
  •     3.3.1 三维信息恢复
  •     3.3.2 相机姿态估计模型
  •   3.4 三维跟踪注册实验结果与分析
  •   3.5 本章小结
  • 第4章 基于深度卷积神经网络的图像语义分割
  •   4.1 深度卷积神经网络基本理论
  •   4.2 语义分割网络设计
  •   4.3 语义分割算法实验及性能测试
  •     4.3.1 数据集
  •     4.3.2 实验过程与结果
  •     4.3.3 语义分割网络性能评价
  •   4.4 本章小结
  • 第5章 结合图像语义分割的三维跟踪注册方法
  •   5.1 基于多目标约束的三维跟踪注册方法
  •     5.1.1 算法原理
  •     5.1.2 语义点云恢复与处理
  •     5.1.3 多目标约束的相机姿态估计
  •     5.1.4 多目标约束算法性能分析
  •   5.2 基于语义目标匹配的三维跟踪注册方法
  •     5.2.1 灰度约束估计
  •     5.2.2 灰度-几何约束
  •     5.2.3 语义目标匹配算法性能分析
  •   5.3 本章小结
  • 第6章 光学透射式平视显示系统应用
  •   6.1 AR-HUD车辆辅助原型系统实现
  •     6.1.1 AR-HUD原型系统组成
  •     6.1.2 光学系统设计
  •     6.1.3 光学系统设计结果及分析
  •     6.1.4 软硬件设计
  •   6.2 AR-HUD总体性能评价
  •     6.2.1 标定实验与结果
  •     6.2.2 系统注册误差分析
  •   6.3 系统安全性能评价
  •   6.4 本章小结
  • 第7章 总结与展望
  •   7.1 主要研究工作总结
  •   7.2 论文创新点
  •   7.3 存在的不足与进一步工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读博士学位期间发表论文、获奖及参加科研项目
  • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 安喆

    导师: 杨进华

    关键词: 光学透射式,平视显示系统标定,语义分割,三维跟踪注册

    来源: 长春理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 物理学,仪器仪表工业

    单位: 长春理工大学

    基金: 省科技厅重点科技攻关项目,基于汽车挡风玻璃的智能平视投影显示器,项目号:20160204062GX

    分类号: TH74;O43

    总页数: 142

    文件大小: 11608K

    下载量: 283

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