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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种水下目标稠密三维重建系统和方法。所述方法包括设备水下环境参数标定和水下场景数据采集与点云重建。所述系统包括灰度相机、彩色相机、大功率脉冲电源、大功率光源、激光器和一体化控制器。本发明能标定水下视觉惯导外部参数，且能在机器人轨迹估计过程中融合线激光数据提高轨迹定位精度，进一步结合机器人轨迹和单线激光点云实现水下三维稠密场景重建，为水下机器人任务提供高精度的三维感知结果，提高水下机器人的工作效率。本发明可提供大范围水下场景稠密三维重建点云，提高水下机器人原位观测和场景感知能力，为水下作业提供数据指导。

主权项：1.一种水下目标稠密三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设备水下环境参数标定，包括以下步骤：S1.1、标定彩色相机和灰度相机的内参和畸变参数；S1.2、标定彩色相机和灰度相机的外部参数；S1.3、标定彩色相机和惯导的外部参数；S1.4、标定灰度相机和激光器的外部参数；S2、水下场景数据采集与点云重建，包括以下步骤：S2.1、水下单线激光重建；包括以下步骤：S2.1.1、灰度相机和激光器同步采集带激光线的图片；S2.1.2、一体化控制器提取图片激光线条纹中心；S2.1.3、一体化控制器计算激光线条纹中心在相机坐标系下反向延长光线，并求解光线与平面方程的三维交点，即为单条激光线的点云数据；S2.2、水下视觉、激光、惯导数据融合的轨迹估计；包括以下步骤：S2.2.1、根据彩色相机和灰度相机的外部参数，将激光点云数据投影到最近时刻彩色相机坐标系下，并映射为激光图像点；S2.2.2、提取最近时刻的彩色图像特征点，参考开源算法VINS，构建视觉重投影误差代价函数，如果最近时刻的彩色图像特征点附近在设定距离内有激光图像点，直接把激光特征点的深度值作为图像特征点的深度值；S2.2.3、根据惯导测量数据，参考开源算法VINS，构建惯性测量误差代价函数；S2.2.4、联合优化代价函数和，优化方法采用带阻尼的高斯牛顿方法；S2.2.5、从优化的状态变量结果中，得到每个时刻彩色相机相对于世界参考坐标系的位置坐标,实现彩色相机的运动轨迹计算；S2.3、单线激光点颜色映射；包括以下步骤：S2.3.1、根据步骤S2.1中图片的时间戳，寻找其相邻时刻中最近的彩色图像；S2.3.2、根据灰度图像和彩色图像的时间戳和外部参数，将灰度图像中单线激光点像素逐个投影至彩色图像上，获得单线激光点的RGB颜色；S2.4、水下激光点云拼接；包括以下步骤：S2.4.1、获取每个时刻单条激光线的点云数据的时间戳k；S2.4.2、在彩色相机运动轨迹基础上，根据标定参数，通过时间戳线性插值，获取单条激光线点云数据对应的轨迹位姿，即k时刻灰度相机位置；S2.4.3、拼接点云数据到世界坐标系W,公式表示为。

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