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1.2 问题阐述 静态场景是指除了相机自身的运动外，场景中不包含任何运动物体，而动态场景是指包含运动物体的场景，这些物体可以是刚性的，也可以是柔性的，还可以是两种物体的结合。刚性物体的形状和大小在运动过程中不会发生变化，而非刚性物体正好相反[2]。 基于相机的视觉自主定位利用相机拍摄的连续两帧或多帧图像，得到相机运动过程相邻帧之间的旋转矩阵和平移向量；运动物体分割是相机在静止或运动状态下，对所拍摄动态场景中的运动物体进行分割。 本文主要解决的问题是在相机运动的状态下，利用 RGB-D 相机采集的包含刚性物体的室内动态场景图像，首先实现相机的视觉自主定位，在此基础上对运动刚体进行分割，最终获取运动刚体在绝对坐标中的运动。 1.3 研究方法 本文使用运动的RGB-D相机拍摄得到室内动态场景的 RGB和深度图像。相比于通过特征点匹配和对应实现的 SVO， DVO可以利用图像中更多的像素信息，得到更为精确的相机运动
估计，因此本文使用 DVO的方法，根据短时间内（相邻帧对应的时间）物体上的同一点在两张图像中的亮度不变（图像像素亮度一致性）的假定，如图 1.1，利用图像中深度信息有效的全部像素点计算相机的变换矩阵。如图1.2所示是 DVO得到的图像信息。