【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于火星采样任务的火星表面三维地形重构方法，属于场景重建领域。
技术介绍
1、目前，三维重建技术有基于主动式感知技术进行三维重构，比较常用的两个方法是结构光和激光扫描，其构成方法是设备主动发出提前编辑好的固定的光波，这个光波会因为一些物体表面深度的不同而发生扭曲、同构分析这些光的形变及可以得到物体的表面结构，不足之处在于激光扫描仪等设备价格十分昂贵，通过结构光重建得到准确的深度图十分困难，从而导致重建出的三维场景精度不高等问题。
2、除此之外还有通过深度学习进行三维重构的方法。d.eigen首次使用cnn神经网络进行三维重建研究工作，使用三维数据的深度特征表示，依靠深度学习方法实现三维模型的构建，不足之处在于，需要大量数据集进行网络训练，导致计算量极大，对计算机设备要求高，同时鲁棒性差，只能用于特殊环境和场景进行三维重建。
技术实现思路
1、针对如何快速准确的实现火星表面三维地形重构的问题，本专利技术提供一种火星表面三维地形重构方法。
2、本专利技术的一种火星表面三维地形重构方法，包括：
3、s1、利用双目相机地形重构方法，得到待采石块的位置t和大小；
4、s2、基于待采石块的位置t，驱动机械臂上固定的单目相机拍摄待采石块的多视角图像，重构待采石块的局部三维地形模型，计算出待采石块的相对位置，根据单目相机拍摄待采石块的实际位置和计算出的待采石块的相对位置得到尺度恢复系数，利用尺度恢复系数和待采石块的局部三维地形模型，
5、其中，根据单目相机拍摄待采石块的实际位置和计算出的待采石块的相对位置得到尺度恢复系数的方法：
6、单目相机拍摄待采石块的从t0时刻到tn时刻的实际位置为：p0 p1…pn，计算出的待采石块的相对位置为：p0′p1′…pn′，利用递推最小二乘的方法，设初始时刻尺度恢复系数k0＝0,第1时刻尺度恢复系数为：
7、
8、其中，d1＝||p1-p0||，d1′＝||p0′-p1′||；
9、第i时刻的尺度恢复系数ki为：
10、
11、其中，i＝2,…,n，di＝||pi-pi-1||，di′＝||pi′-pi-1′||，α表示权重系数，
12、作为优选，s1包括：
13、s11、基于sfm算法利用左右相机图像和双目相机内参进行稀疏点云重建，估计出的双目相机位姿和火星表面sfm稀疏点云；
14、s12、基于mvs算法对火星表面sfm稀疏点云进行稠密重建，得到足够稠密和高质量的片云，得到火星表面地形模型，根据火星表面地形模型得到待采石块的位置t和大小。
15、作为优选，所述s11包括：
16、s111、读取双目相机的内参矩阵，结合双目相机基线长度lb，获得双目相机拍摄的左右图像；
17、s112、采用sift算法，提取左右图像中的特征点；
18、s113、计算左右视图的特征点匹配关系，匹配对应真实空间同一空间点的特征点，得到特征点对。
19、s114、采用随机抽样一致性对特征点对进行滤波，过滤不符合阈值的特征点对；
20、s115、利用ba优化算法根据过滤后的特征点对对相机位姿矩阵及空间点坐标进行优化，估计出的双目相机位姿和火星表面sfm稀疏点云。
21、作为优选，所述s12包括：
22、通过mvs算法，将得到的火星表面sfm稀疏点云进行稠密重建，通过初始化特征匹配、面片膨胀和面片过滤三步反复迭代来完成面片的生成和筛选，最终得到足够稠密和高质量的片云，对片云进行三维网格重构，通过泊松表面重建算法及delaunay三角剖分将点云连接成互不重叠的三角形表面，恢复火星表面地形及石块的结构形状，得到火星表面地形模型，根据比例系数k，恢复到火星表面地形模型的尺度信息；根据恢复尺度信息的火星表面地形模型，得到待采石块的位置t和大小。
23、作为优选，双目相机基线长度为lb，根据火星表面地形模型计算出的双目相机相对位移为l。
24、作为优选，所述s12还包括：对火星表面地形模型中的火星表面增加纹理信息，给稠密点云中每个点的面片分配该点在图像中投影的平均颜色。
25、作为优选，s2包括：
26、s21、基于待采石块的位置t，驱动机械臂上固定的单目相机拍摄待采石块的多视角图像；
27、s22、基于sfm算法利用单目相机拍摄待采石块的多视角图像和单目相机内参进行稀疏点云重建，估计出的单目相机位姿和火星表面sfm稀疏点云；
28、s23、对火星表面sfm稀疏点云进行聚簇分类，基于mvs算法对聚类后的火星表面sfm稀疏点云进行稠密重建，得到足够稠密和高质量的片云，根据片云重构待采石块的局部三维地形模型，计算出待采石块的相对位置，据单目相机拍摄待采石块的实际位置和计算出的待采石块的相对位置得到尺度恢复系数，利用尺度恢复系数和待采石块的局部三维地形模型，恢复出待采石块的真实三维实体模型。
29、作为优选，s22包括：
30、s221、读取单目相机的内参矩阵，获得单目相机拍摄的待采石块多视角图像；
31、s222、采用sift算法，提取待采石块多视角图像的特征点；
32、s223、对待采石块多视角图像进行预处理，利用比例阈值方法将图像两两匹配，当两幅图像之间匹配的特征点数大于设定阈值时认为其为有效图像对；
33、s224、计算有效图像之间的特征点匹配关系，匹配对应真实空间同一空间点的特征点，得到特征点对；
34、s225、采用随机抽样一致性对特征点对进行滤波，过滤不符合阈值的特征点对；
35、s226、利用ba优化算法对根据过滤后的特征点对对相机位姿矩阵及空间点坐标进行优化，估计出的单目相机位姿和火星表面sfm稀疏点云。
36、作为优选，s23包括:
37、对火星表面sfm稀疏点云进行聚簇分类，基于mvs算法对分类后的火星表面sfm稀疏点云进行稠密重建，通过初始化特征匹配、面片膨胀和面片过滤三步反复迭代来完成面片的生成和筛选，最终得到足够稠密和高质量的片云，通过泊松表面重建算法将三维场景表面的离散样本点进行网格重构，连接成严密无空洞的表面，输出具有连续表面的稠密点云的待采石块的局部三维地形模型，计算出待采石块的相对位置，根据单目相机拍摄待采石块的实际位置和计算出的待采石块的相对位置得到尺度恢复系数，利用尺度恢复系数和待采石块的局部三维地形模型，恢复出待采石块的真实三维实体模型。
38、作为优选，s23还包括:对待采石块的局部三维地形模型中的火星表面增加纹理信息，给稠密点云中每个点的面片分配该点在图像中投影的平均颜色。
39、本专利技术的有益效果，采用图像的火星表面三维重构技术搭载设备成本低，设备简单，效率高，鲁棒性好，不需要大量数据进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，S1包括：
3.根据权利要求2所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述S11包括：
4.根据权利要求2所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述S12包括：
5.根据权利要求4所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，双目相机基线长度为lb，根据火星表面地形模型计算出的双目相机相对位移为l。
6.根据权利要求4所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述S12还包括：对火星表面地形模型中的火星表面增加纹理信息，给稠密点云中每个点的面片分配该点在图像中投影的平均颜色。
7.根据权利要求1所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，S2包括：
8.根据权利要求7所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，S22包括：
9.根据权利要求8所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，S23包括:
10.根据权利要求9所述的火星表面三维地形重构方
...【技术特征摘要】
1.火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，s1包括：
3.根据权利要求2所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述s11包括：
4.根据权利要求2所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述s12包括：
5.根据权利要求4所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，双目相机基线长度为lb，根据火星表面地形模型计算出的双目相机相对位移为l。
6.根据权利要求4所述的火星表面三维地形重构方法，其特征在于，所述s12还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：马文来，孟繁睿，张宁，杨旭辉，刘慧金，马超，田健，潘冬，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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