多Kinect实时室内动态场景三维重建_邓念晨

合集下载

基于Kinect的智能家居系统

基于Kinect的智能家居系统作者：郭哲陈培涛胡孟凯薛媛博韩先锋来源：《现代电子技术》2016年第18期摘要：针对传统基于物联网技术的智能家居系统用户参与感不强、无法进行自定义手势操控等问题，设计一套基于Kinect的智能家庭管理系统。

通过深度传感器得到彩色数据流、深度数据流以及骨骼数据流，从而获取人体的动作轨迹，并自定义手势操控方式来实现家居的智能控制。

由于深度数据对光照和背景干扰等因素有较强的鲁棒性，提高了手势及轨迹识别的准确性和可靠性。

在明暗两种光照条件下，对该文定义的4种手臂姿势、3种动作任务和5种微小手势的识别实验表明，该文设计的系统能够满足智能家居的基本需求。

关键词： Kinect；深度传感器；手势识别；智能家居系统中图分类号： TN915⁃34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2016）18⁃0149⁃04Abstract： Since the traditional smart home system based on Internet of Things technology has the poor user participation，and can’t perform the user⁃defined gesture control， a smart home management system based on Kinect was designed. The color data flow， depth data flow and skeleton data flow are got by means of the depth transducer， so as to obtain the movement track of human behavior. The gesture control pattern is self⁃defined to realize the home smart control. The depth data has strong robustness for light and background disturbance， which can improve the accuracy and reliability of gesture and track recognition. The defined four arm gestures， three movement missions and five tiny hand gestures were recognized in the experiments at the bright and dark lighting conditions. The results show that the designed system can satisfy the basic demand of smart home.Keywords： Kinect； depth sensor； gesture recognition； smart home system0 引言自21世紀初，智能家居在欧美国家发展迅速，而在中国，智能家居尚处于萌芽期，目前仍处于基本模型的探索阶段[1]。

基于Kinect的实时稳定的三维多手指跟踪算法

ＹａｎＨａｏ ”，ＺｈａｎｇＭｉｎｇｍｉｎ，ＴｏｎｇＪｉｎｇ ’ ，ａｎｄＰａｎＺｈｉｇｅｎｇ，。
（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣＡＤ＆ＣＧ．Ｚｈ￣ｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００５８）
Ｄｅｃ．２Ｏ１３
基于Ｋｉｎｅｃｔ的实时稳定的三维多手指跟踪算法
晏浩 ” ，张明敏” ，童晶 ∞ ，潘志庚ｈ。
１ ’ （浙江大学ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室杭州３１００５８）
。（杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心
ｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｐｉｘｅｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｏｇｅｔｔｈｅ２Ｄｆｉｎｇｅｒｔｉｐｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅｓａｍｐｌｅｏｎｔｈｅｄｅｐｔｈｍａｐａｒｏｕｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｅｄｆｉｎｇｅｒｔｉｐｔｏｇｅｔｔｈｅＺ－ｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｆｉｎｇｅｒｔｉｐｓａｎｄｔｈｅｎｃｏｍｂｉｎｅｔｈｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｆｒａｍｅｓｔｏｔｒａｃｋｔｈｅ３Ｄｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｆｉｎｇｅｒｔｉｐｓ．Ｔｈｅｆｉｎｇｅｒｔｉｐｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

基于kinect传感器的物体三维重建

基于kinect传感器的物体三维重建郭连朋;陈向宁;徐万朋;刘田间【期刊名称】《四川兵工学报》【年(卷),期】2014(000)011【摘要】随着计算机视觉的发展及深度传感器的出现，基于kinect传感器的物体三维重建技术得到了广泛的研究。

针对现有的基于kinect传感器的物体重建算法需要将待重建物体置于转台并随转台转动的局限性，提出了一种通用的基于kinect传感器获取的物体彩色和深度图像完成物体三维重建的方法，对深度图像进行预处理以平滑噪声并获取三维点云，提取彩色图像匹配点并根据彩色图像特征点与三维点云之间的关系得到三维特征点，并通过SVD方法完成点云初始配准，然后利用改进的ICP算法完成点云的精确配准，得到物体表面的三维点云，重建出物体的三维模型。

实验结果表明，该方法能有效去除深度图像的噪声，并对各个视角下的点云数据进行精确配准，完成物体的三维重建并得到较好的重建效果。

【总页数】5页(P119-123)【作者】郭连朋;陈向宁;徐万朋;刘田间【作者单位】中国人民解放军装备学院，北京101400;中国人民解放军装备学院，北京 101400;国家遥感中心航空遥感一部，北京 100076;中国人民解放军装备学院，北京 101400【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于Kinect传感器的三维重建算法研究 [J], 李秦;夏选太2.深度学习在基于单幅图像的物体三维重建中的应用 [J], 陈加;张玉麒;宋鹏;魏艳涛;王煜3.基于Kinect传感器多深度图像融合的物体三维重建 [J], 郭连朋;陈向宁;刘彬;刘田间4.基于单目视觉的非刚性物体动态三维重建综述 [J], 施云飞; 张元月; 许安宁; 徐柳5.基于KLT多视图特征跟踪的物体三维重建 [J], 吴正斌;彭业萍;曹广忠;曹树鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

室内实景三维重建技术综述

2097-3012(2024)01-0001-10 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报收稿日期: 2023-11-15；修订日期: 2024-02-10基金项目: 国家自然科学基金项目（42371453，42201486）作者简介: 康志忠，研究方向为激光雷达技术、三维建模及月球与行星遥感。

E-mail:***************.cn 通信作者: 杨俊涛，研究方向为激光雷达语义理解与植物表型监测。

E-mail:****************.cn室内实景三维重建技术综述康志忠1，杨俊涛21. 中国地质大学（北京）土地科学技术学院，北京 100083；2. 山东科技大学测绘与空间信息学院，青岛 266590摘要：构建语义丰富、几何精确且拓扑完备的室内三维模型是实景三维中国建设中一项富有挑战性的任务，在室内导航与位置服务、虚拟现实、智能家居等领域都有重要的应用价值。

室内空间结构布局复杂、实体要素类型多样及杂乱遮挡等因素给室内实景三维重建带来诸多挑战。

近些年，室内实景三维重建受到广泛关注，然而关于现有方法的系统性总结仍较为欠缺。

本文对室内实景三维重建最新技术的研究进展进行整理和归纳。

首先，简要总结当前主流的室内空间三维数据采集手段；其次，从室内实景三维模型构建过程中涉及的关键环节出发，从实体要素语义识别和分类、实体要素几何模型生成、空间拓扑特征组织与表达方面对现有方法及其优缺点进行综述；最后，对室内实景三维重建相关研究现存的技术挑战进行分析总结，并对未来研究趋势进行展望。

关键词：室内实景三维；数据配准；实体要素分类；空间拓扑模型；实体要素几何模型引用格式：康志忠, 杨俊涛. 2024. 室内实景三维重建技术综述. 时空信息学报, 31(1): 1-10Kang Z Z, Yang J T. 2024. Review of indoor real scene 3D reconstruction technology. Journal of Spatio-temporal Information, 31(1): 1-10, doi: 10.20117/j.jsti.2024010011 引言由于城镇化的快速推进，商业中心、交通枢纽、停车场等大型公共场所空间结构日益复杂，随之而来的城市建筑信息更新也越来越快，传统的二维建筑数据已逐渐无法满足人们对建筑分析、管理及应用的需求（Kang 等，2020）。

基于Kinect的室内场景三维重建共3篇

基于Kinect的室内场景三维重建共3篇基于Kinect的室内场景三维重建1随着科技的不断发展，人工智能、计算机视觉等领域正在逐步改变人们的生活方式和工作方式。

在这些技术中，Kinect作为一种能够实现深度感知、人体识别等功能的传感器，其应用领域也越来越广泛。

其中，基于Kinect的室内场景三维重建技术，成为了近年来备受关注的研究方向之一。

一、Kinect技术概述Kinect是由微软公司开发的一个结合了摄像头、深度感知器和麦克风的设备，通过人体轮廓的捕捉和分析，实现人体动作捕捉等各种应用。

Kinect可以通过红外光点的反射、深度感应的计算等技术，将人体的各种动作准确地捕捉到计算机中，并将其转化为计算机能够识别和处理的数据。

二、室内场景三维重建技术室内场景三维重建技术利用计算机视觉技术和三维重建算法，将室内场景或对象的图像和数据转化为三维建模，进而实现对室内场景或对象的快速、精确的重建、分析和数字化。

基于Kinect技术的室内场景三维重建技术，利用Kinect设备可以实时获取场景中的深度图像等数据，并通过循环设备测距算法将这些数据转换为三维坐标信息。

然后，根据这些坐标信息，可通过三维重建算法，对室内场景进行建模和重建。

三、基于Kinect的室内场景三维重建的应用1. 建筑物侦查利用Kinect设备，可快速捕捉建筑物内部空间的三维模型信息，对现场进行快速、准确的测量和分析，为建筑物改建、翻新和维护提供重要的数据支持。

2. 教育仿真基于Kinect的室内场景三维重建技术，可用于创建虚拟实验室、仿真实验场景、虚拟教学交互等，为学生提供更加生动、直观、互动的学习体验。

3. 游戏开发基于Kinect的室内场景三维重建技术，可用于游戏场景的建模与重建，在游戏中创造更加真实、生动的虚拟世界，提高玩家的游戏体验。

四、基于Kinect的室内场景三维重建技术存在的问题及解决方案1. 对环境的要求高Kinect设备对环境要求较高，对灯光、噪声、阴影等都有严格的限制。

【CN110047144A】一种基于Kinectv2的完整物体实时三维重建方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910257175.3(22)申请日 2019.04.01(71)申请人西安电子科技大学地址 710071 陕西省西安市太白南路2号(72)发明人卢朝阳　郑熙映　(74)专利代理机构郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173代理人董晓勇(51)Int.Cl.G06T 17/20(2006.01)(54)发明名称一种基于Kinectv2的完整物体实时三维重建方法(57)摘要本发明涉及一种基于Kinectv2的完整物体实时三维重建方法，包括数据采集→深度补全→点云处理→ICP点云配准→点云融合→曲面重建。

本发明的有益效果是：该基于Kinect2.0的物体完整实时三维重建方法通过数据采集、深度补全、点云处理、ICP点云配准、点云融合及曲面重建等步骤的共同作用，使得该方法对物体完整实时三维重建的效果提升，替代传统的三维重建一般使用多张照片、单目或双目相机进行深度获取，这个过程计算量大，在实时性和精度方面很难同时保证，而专业的高精度三维扫描设备价格过高，使得三维重建技术的应用和普及度存在限制的缺陷。

权利要求书2页说明书11页附图4页CN 110047144 A 2019.07.23C N 110047144A1.一种基于Kinect2.0的物体完整实时三维重建方法，其特征在于，包括数据采集→深度补全→点云处理→ICP点云配准→点云融合→曲面重建。

2.根据权利要求1所述的一种基于Kinect2.0的物体完整实时三维重建方法，其特征在于：所述基于Kinect2.0的物体完整实时三维重建方法如下：(1)数据采集：通过Kinect2.0获取深度图像和彩色图像数据，对获取的深度图像进行噪声预处理，而后将彩色图与降噪后的深度图进行对齐，将结果输入进深度补全网络中。

(2)深度补全：在Torch框架中将彩色图与深度图放入设计好的深度补全网络中，利用彩色图的信息对深度图缺失部分进行预测，并将结合原始深度图进行全局优化，得到补全后深度图后通过相机内参矩阵将其转化为点云数据。

kinectfusion算法详解

kinectfusion算法详解KinectFusion算法是一种利用微软Kinect传感器进行三维重建的技术。

它能够实时地将物体或环境的三维形状转化为点云数据，从而实现对实时场景的三维建模。

本文将对KinectFusion算法进行详细解析，包括算法原理、实现步骤以及应用场景等方面。

我们来看一下KinectFusion算法的原理。

该算法主要依赖于Kinect传感器提供的深度图像和彩色图像。

深度图像是通过红外光和红外摄像头测量物体与Kinect传感器之间的距离而得到的。

而彩色图像则是通过普通的RGB摄像头获取的。

基于这两个输入，KinectFusion算法能够实时地生成环境中物体的三维模型。

KinectFusion算法的实现步骤如下：1. 初始化：首先，需要将深度图像和彩色图像进行配准，以保证它们的空间对齐。

这一步骤通常需要使用传感器提供的内置标定参数。

2. 预处理：在进行三维重建之前，需要对深度图像进行预处理。

这包括去除噪声、填充空洞等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。

3. 三维重建：在预处理完成后，可以开始进行三维重建。

首先，需要根据深度图像和内置标定参数计算相机的内外参数。

然后，将深度图像转化为点云数据，并将其与彩色图像进行配准。

最后，利用体素格网（Voxel Grid）等方法将点云数据进行三维重建，生成物体的三维模型。

4. 实时更新：一旦生成了初始的三维模型，KinectFusion算法可以实时地将新的深度图像与已有的模型进行融合。

这样，即使物体在移动或者场景发生变化，也能够及时地更新模型，保持模型的准确性和完整性。

KinectFusion算法在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用。

例如，在虚拟现实游戏中，可以利用该算法实时地将玩家的动作转化为三维模型，实现身临其境的游戏体验。

在医学领域，可以利用该算法进行手术模拟和病灶分析等工作。

此外，KinectFusion算法还可以应用于室内导航、机器人感知等领域，为相关应用提供三维环境模型。

基于多Kinect的物体三维点云数据重建技术研究

基于多Kinect的物体三维点云数据重建技术研究Keywords Kinect, Point Clouds Registration, 3D Scanning, Surface Reconstruction目录1绪论 (1)1.1课题研究背景及意义11.2国内外研究现状11.3本文主要工作和章节安排32多台Kinect深度数据预处理..52.1OPENCV简介 (5)2.2数据采集52.3背景移除72.4双边滤波降噪73多Kinct三维点云处理..103.1OSG平台简介.103.2初始拼接..113.3基于ICP算法的点云拼接..114面向3D打印机的三维模型优化..134.1点云数据三角化..134.2点云格网空洞修补..154.3三维模型表面重建..175实现成果与分析.20结论241总结242展望24致谢25参考文献..261 绪论1.1 课题研究背景及意义随着当今数字化技术水平的飞速发展，人们的生活方式和制造业生产流程出现了巨大变化。

由于各种三维扫描设备的普及，三维数字化技术也渗入了生产生活中的多种领域，如医药工业的器械生产、航天制造中的零部件生产、军事中地形模拟乃至日常生活中的立体电影、电子游戏场景等娱乐设备。

如今三维激光扫描设备不仅在精度、扫描速度和平民化方面得到有了巨大突破[1]，人们对于扫描对象数据采集速度和三维模型精度要求也在逐渐提高，因此三维点云数据的处理问题也逐渐成为了研究关注的重心和难点。

对于传统的三维扫描设备，例如三维激光扫描仪，虽然能获得精确的物体三维信息，但是由于它昂贵的价格和复杂的操作，一般人很难利用它来进行人体三维重构。

而近年来兴起的深度相机[2]引起了的关注量也在逐年上升，相比传统的三维扫描设备，深度相机价格低廉（例如微软的 Kinect 摄像机约 600 人民币），而且能方便、快速地获取物体表面的彩色和深度信息。

经过研究，在现实三维扫描中，因为光是通过直线传播的，所以三维激光扫描设备在固定视角下对于某些具有复杂表面或奇异形状的实物的经常会出现扫描死角[3]，此时就需要不停转换视角或多次测量才能达到完整模型数据的采集。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

：，男，山东潍坊人，作者简介：邓念晨（硕士研究生，研究方向为计算机图形学．９９０—）Ｅ－ｍａｉｌｄｅｎｎｉａｎｃｈｅｎｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ１＠ｓｇｊ：，杨旭波（男，教授，联系人）ａｉｌａｎｘｕｂｏｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎＥ－ｍ＠ｓｙｇｊ
层次则完全构建模型网格表面，不受任何假设的限制，用于对物体或场景精确建模以便重现
第４１卷第４期０１５年８月２
东华大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＤＯＮＧＨＵＡＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＡＴＵＲＡＬＳＣＩＥＮＣＥ）
Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．４．Ａｕ２０１５ｇ
（）６７１－０４４４２０１５４－０４４８－０７１０文章编号：
，，）（ｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅＳｈａｎｈａｉＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＳｈａｎｈａｉ２００２４０，ＣｈｉｎａＳｇｇｙｇ
：ＭＡｂｓｔｒａｃｔｕｌｔｉｌｅＫｉｎｅｃｔｄｅｖｉｃｅｓａｒｅｕｓｅｄｔｏｃａｔｕｒｅａｓｃｅｎｅｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｉｅｗｓａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ．ＤｅｔｈｐｐｐｒｏｃｅｓｓｍａｉｎｌｉｎｃｌｕｄｅｓａｎｄＲＧＢｉｍａｅｓｏｆｔｈｅｓｃｅｎｅａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｍｏｄｅｌｔｈｅｓｃｅｎｅ．Ｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｙｇ，，ｒｏｃｅｓｓｅｓｒｅｒｏｃｅｓｓｉｎｖｅｒｔｅｘｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｒｅｉｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｓｕｒｆａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．ＡｌｌｄａｔａｐｐｐｇｐｇａｒｅＧＰＵｉｍｌｅｍｅｎｔｅｄｔｏｓｅｅｄｕｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｎ．Ｋｅａｌｏｒｉｔｈｍｓｉｍｌｅｍｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｓｕｂｅｃｔｉｎｃｌｕｄｅｐｐｐｇｙｇｐｊ，，ｏｉｎｔｂａｓｅｄｏｎＧＰＵｏｃｔｒｅｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＧＰＵｓｕｒｆａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｔｅｒａｔｉｖｅｃｌｏｓｅｓｔｐ／ｔｈｅｓｉｎｅｄｄｉｓｔａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｏｒｉｔｈｍｅｆｆｉｃｉｅｎｃｒｅａｃｈｅｓ８．７４ｆｓａｎｄｇｐｇｙ，ｔｈｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｓｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｒｅａｂｏｕｔ５．９ｍｍ．Ｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｒｏｖｅｔｈａｔｔｈｅｐｐｔｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｒｏｃｅｓｓｉｍｌｅｍｅｎｔｅｄｍｅｅｔｓｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｒｅａｌｉｍｅｄｎａｍｉｃｓｃｅｎｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ－ｐｐｑｙｅｘａｃｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｌｉｃａｔｉｏｎ．ａｎｄｔｈｅｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｍｏｄｅｌｓｍｅｅｔｓｔｈｅｎｅｅｄｏｆｎｏｎ－ｐｐｐ：；；；Ｋｅｗｏｒｄｓ３ＤｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｄｏｏｒｄｎａｍｉｃｓｃｅｎｅｍｕｌｔｉｌｅＫｉｎｅｃｔｄｅｖｉｃｅｓｉｔｅｒａｔｉｖｅｃｌｏｓｅｓｔｏｉｎｔｙｐｐｙ；ＭｏｒｅｉｓｔｒａｔｉｏｎａｒｃｈｉｎＣｕｂｅｓａｌｒｉｔｈｍｇｇｇ
多Ｋｉｎｅｃｔ实时室内动态场景三维重建
邓念晨，杨旭波
（）上海交通大学软件学院，上海２００２４０摘要：采用多个Ｋ将它们的深度图和彩色图结合在一起，通过数ｉｎｅｃｔ从不同角度同时捕获场景，据预处理、顶点构建、点云注册和表面重建等步骤得到场景三维模型．整个流程均在ＧＰＵ上实现以加速运算，实现了基于Ｇ基于Ｇ基于有向距离函数ＰＵ的迭代最近点算法、ＰＵ的八叉树构建、／；重建分辨率达到约５．的表面重建等关键算法．试验中，整个算法运行帧率达到８．７４ｆｓ９ｍｍ．试验表明，算法基本满足实时动态场景重建的要求，重建模型的精度满足非精确计算类应用的需求．迭代最近点配准；关键词：三维重建；室内动态场景；多Ｋｉｎｅｃｔ设备；ａｒｃｈｉｎＣｕｂｅｓ算法Ｍｇ中图分类号：Ｐ３９１文献标志码：ＡＴ
于深度数据的．基于纹理数据的方法具有硬件成本低廉的优势，但物体表面的纹理本身受环境光影响而且重建过程包含大量经验和假设，一般情较大，况下的重建精度往往不能满足要求．而基于深度稳定，易于推广数据的三维重建方法更为简单、根据重建模型的抽象等级，三维重建技术应用．
收稿日期：０１４－１１－１４２）基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１７３１０５，６１３７３０８５
活领域的推广应用．因此，基于廉价设备的实时场景三维重建技术具有巨大的研究意义和应用价值．本文以远程协作应用为背景，采用Ｋｉｎｅｃｔ设备捕获场景数据，研究如何实时重建满足一般用户视觉精度要求的场景模型．人们对三维重建技术的研究已达数十年，也提
４］：可以分为３个层次［高层次关注的是一种或者８］；一类物体，主要用于物体识别［中层次使用基１］；本几何图元构建模型，主要用于物体分割［低
图１硬件系统布局示意图Ｆｉ．１Ｈａｒｄｗａｒｅｓｓｔｅｍｌａｏｕｔｇｙｙ
通场景三维重建技术是利用传感器和计算机，过对场景的纹理、深度等元数据进行分析和处理后自动（或半自动）地构建场景的三维模型．目前，场景重建技术在工业模拟、智能机器人等诸多方面都发挥着十分重要的作用．然而，较长的计算时间和昂贵的设备极大地阻碍了这一技术在协作办公和日常生
包括对所有Ｋ对所有ｉｎｅｃｔ设备分别进行内参标定，内参和外参标定均Ｋｉｎｅｃｔ设备统一进行外参标定．采用棋盘格标定法．１．２算法流程概览实时动态场景重建算法的主要流程为获取数据（、深度数据和纹理色彩数据等）对数据进行预处理、根据深度数据构建三维点云、对多组点云进行注册、从点云构建网格表面，具体如下所述．（）对数据进行预处理．从传感器获取的数据１因此，需要对原始存在一定的噪声和误差分布特性，的深度数据进行特殊的预处理以降低噪声的干扰，从原始数据的层面减少误差．（）根据深度数据构建三维点云．对于每个传２感器获得的深度数据和彩色图像数据，根据传感器的内参和外参信息计算点云中各点的三维坐标、颜这时将它们可视化已经可以看出一定色和法向量．但是由于基于棋盘格的外参标定并不的重建效果，十分精确，从结构和纹理上可以看出多组点云并不能完全匹配．（）对多组点云进行配准．旨在减小多组点云３之间存在的变换偏差．许多有关三维重建的研究（例）都使用迭代最近点配准算法如文献［５，１１］［１４］（本文亦在该算法基础上提出了改进方案．ＩＣＰ），（从三维点云中构建４）从点云构建网格表面．较为完整的表面网格模型，具体涉及基于ＧＰＵ的有向距离函数计算和三角面片生成等八叉树构建、算法．