开源结构光项目-相移轮廓术

2025-04-25 04:16:11 围观 : 232 次 0 评论

论文：《SL Sensor: An open-source, real-time and robot operating system-based structured light sensor for high accuracy construction robotic applications》

1. 文章概述

该论文介绍了一种名为SL Sensor的开源结构光传感器，专为建筑机器人高精度3D扫描设计。其核心创新在于：

高精度与实时性
基于相移轮廓测量（PSP）技术，以5Hz频率生成亚毫米级点云。
动态适应性
提出运动补偿策略，支持传感器在直线运动中扫描，突破传统PSP的静态限制。
开源与集成
硬件设计（双工业相机+DLP投影仪）和ROS（机器人操作系统）软件均开源，便于机器人社区复用与扩展。

实验表明，SL Sensor在室内表面重建中精度显著优于Azure Kinect和RealSense L515，且能捕捉石膏喷涂墙的微小缺陷。

2. 技术细节

2.1 相移轮廓测量（PSP）原理

多频投影
投射两组正弦光栅（高频+低频），通过相位差计算绝对相位。

高频模式
（3步相移）：解算包裹相位

低频模式
（1步相移）：消除相位模糊，得到绝对相位。

三角测量

结合相机-投影仪标定参数，将相位映射到3D坐标：

其中为投影条纹周期。

2.2 运动补偿策略

约束运动
限制传感器沿单轴线性移动，避免相位偏移。
图像配准
使用相位相关性算法对齐多帧图像，消除平移误差：

计算两幅图像的傅里叶变换F和M。
通过归一化互功率谱C(u,v),提取平移量

3. 对齐图像后，应用标准PSP解算点云。

2.3 硬件与软件架构

硬件组成

相机
双工业CMOS相机（1440×1080分辨率），支持硬件触发。
投影仪
DLP投影仪（912×1140分辨率），投射自定义编码图案。
同步板
Versavis板卡协调相机与投影仪时序。

软件模块
（基于ROS）：

图像同步节点
根据投影时序匹配图像序列。
运动补偿节点
执行相位相关配准。
解码节点
将图像转换为投影仪坐标图。
三角测量节点
生成3D点云。

2.4 标定方法

分步标定
分别标定相机与投影仪的内参，再标定外参。
标定板
使用棋盘格标定板，通过OpenCV库求解畸变系数和投影矩阵。

3. 实验结果

3.1 静态精度测试

评估板扫描
6个金属锥体的间距测量（地面真值来自GOM ATOS Core 300）。

Azure Kinect：RMSE 1.45–5.55mm。
RealSense L515：RMSE 2.16–5.55mm。

SL Sensor
RMSE 0.07–0.71mm，重复性标准差0.07mm。
对比设备
- Azure Kinect：RMSE 1.45–5.55mm。
- RealSense L515：RMSE 2.16–5.55mm

结论
SL Sensor精度显著优于商业设备。

3.2 表面粗糙度评估

石膏样本扫描
4种表面粗糙度的石膏板（ESD值对比）。

SL Sensor
：ESD 0.076–0.155mm，与高精度GOM ATOS Core 300趋势一致。
ToF相机（Lucid Helios）
：ESD 0.87–0.94mm，细节捕捉能力差。

3.3 动态扫描验证

线性运动补偿
移动传感器扫描白色面具，补偿后深度波纹误差<0.5mm。
喷涂墙扫描
结合机器人臂沿直线/垂直轨迹扫描，点云与激光扫描仪（TLS）对比：

偏差分布
99%点云偏差<3mm（垂直轨迹），99.5%<2.87mm（水平轨迹）。
细节保留
成功捕捉喷涂表面的微小边缘。

总结

SL Sensor通过PSP技术、运动补偿策略和开源设计，实现了建筑机器人场景下的高精度动态3D感知。实验数据验证了其在静态和动态任务中的优越性，为自动化施工提供了低成本、高可靠性的解决方案。

github链接：https://github.com/ethz-asl/sl_sensor

百度网盘链接(含论文)： https://pan.baidu.com/s/1S1UEfe_gjgRET4pUWvbrSQ?pwd=qbra 提取码: qbra

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