許多面向建筑領(lǐng)域的機器人作業(yè)都需要獲得高精度的三維表面信息以完成類似于自動水泥拋光匯總石膏噴涂等作業(yè)。然而，目前在市場上消費級深度相機并不能滿足其毫米級的精度要求。本文中提出了一個基于結(jié)構(gòu)光的解決方案SL sensor，能夠達到5hz的發(fā)布頻率的同時生成高保真的點云(基于PSP方法)。通過與其他深度相機的實驗-Azure Kinetic和RealSencse L515，驗證了其在精度和準(zhǔn)確度方面均有較好的優(yōu)勢。為了使SL Sensor成為機器人應(yīng)用實驗平臺，我們?yōu)槠涮砑恿艘粋€運動補償機制使得其能夠在線性運動期間也能夠正常工作(傳統(tǒng)PSP方法僅在靜態(tài)環(huán)境下能夠使用)。通過場景實驗表明SL Sensor 能夠重建出高精度的石灰噴涂表面。

系統(tǒng)介紹

(一)硬件系統(tǒng)

硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 硬件系統(tǒng)包含兩個工業(yè)CMOS彩色攝像頭(1440×1080)和一個DLP投影儀(912×1140)。攝像機和投影儀是由Versavis板完成觸發(fā)與時間同步。另外額外的IMU為未來的運動補償策略做準(zhǔn)備。其測量范圍為設(shè)備前方0.3-1.0m的區(qū)域。

(二)軟件系統(tǒng)

軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 軟件系統(tǒng)在機器人操作系統(tǒng)(ROS)的框架規(guī)范下編寫，這確保了它可以輕松地與其他ROS社區(qū)的功能組件完成交互與集成。 整個三維重建流程分為四個節(jié)點，其在較有效率的零拷貝指針來傳遞進程之間的圖像的同時保證了各個部分的模塊性。部分Decoder與Triangular節(jié)點繼承了SLStudio中的代碼。

分析評估

(一)靜態(tài)精度測試

(二)運動滑軌實驗

(三)噴涂場景實驗

總結(jié)

在這項工作中，我們提出了一種結(jié)構(gòu)光三維重建解決方案。與現(xiàn)有傳感器解決方案相比，我們的SL Sensor集成了ROS中間件框架上的現(xiàn)有機器人軟件，以定制化實現(xiàn)3D掃描。我們分別介紹了了軟件架構(gòu)、硬件設(shè)置和校準(zhǔn)程序，并驗證傳感器達到毫米級精度。我們將其與常用的傳感器進行了比較，實驗結(jié)構(gòu)表明我們的傳感器達到了精細(xì)化施工應(yīng)用的精度要求。之后我們驗證了我們的運動補償策略的有效性-在線性運動下高精度PSP掃描，并展示了我們的傳感器在真實環(huán)境運動下根據(jù)實際情況進行模式切換的能力。未來的工作將擴展SL Sensor的掃描能力由線性運動到任意6自由度運動?？赡艿慕鉀Q方案包括更穩(wěn)健的運動補償策略或自適應(yīng)模式投影，當(dāng)傳感器處于靜態(tài)并切換到當(dāng)檢測到運動時，另一種模式更能適應(yīng)運動場景。此外，可能研究多方法點云配準(zhǔn)以減少掃描過程中的錯誤積累，以獲得更準(zhǔn)確的點云合并結(jié)果。

審核編輯：郭婷