三維重建主要通過使用相關儀器來獲取物體的二維圖像或三維點云等數據信息, 然后, 再對獲取的數據信息進行分析處理, 最后, 利用三維重建的相關理論重建出真實環境中物體表面的輪廓信息，廣泛應用于人工智能、機器人、無人駕駛、SLAM (Simultaneous localization and mapping)、虛擬現實和 3D 打印等領域, 具有重要的研究價值也是未來發展的重要研究方向。

三維重建技術分類如下圖所示

三維重建技術分類

目前三維重建方法較多，但主要聚焦在激光和視覺，因為二者能輸出較出色的重建效果，激光和視覺重建的效果又有一些差異：

激光重建精度較高，不受光線影響，但是不具有顏色屬性。

視覺重建精度一般，具有顏色屬性，但效果易受光線影響。

無論是激光和是視覺做三維重建都需要做特征匹配，但是匹配都不能保證精度足夠，在一些特征不好的時候，建圖的效果較差，所以一般會加入IMU做匹配約

束，IMU傳感器能智能地融合多軸陀螺儀和加速度計，即只用內部傳感器就可以得到測量數據，而不需要任何外界幫助，提供可靠的位置和運動識別。

IMU在三維重建中采用的方法一般是通過卡爾曼濾波器或者優化的預積分模型進行對匹配進行相對約束，能大大提升匹配的精度和魯棒性。

基于濾波的IMU融合框架如下圖所示

基于濾波的IMU融合

基于優化的IMU融合如下圖所示

基于優化的IMU融合

兩種融合方式都有其應用的優點，基于濾波的計算量小，基于優化的計算兩較大，精度一般高于濾波方法。

激光三維重建的匹配原理如下圖所示

激光三維重建過程

激光匹配的本質就是對應點關聯，做剛體變換完成，典型算法是ICP,NDT。

激光匹配的對應點關聯

視覺三維重建的匹配原理如下圖所示

視覺三維重建過程

視覺匹配的本質就是利用多幀圖像的共視關系恢復目標的三維結構，典型方法就是BA。

視覺匹配的多視角共視約束

激光三維重建效果

激光三維重建高精度地圖1

激光三維重建高精度地圖2

視覺重建效果圖

視覺三維重建地圖，帶有顏色屬性

純激光或者視覺+IMU在大場景中可能會有一定累計誤差漂移情況，對此，加入RTK可消除累積誤差，適合進行大場景三維重建，效果如下圖所示。

激光+視覺+IMU+RTK重建效果圖

最后，有相關需求歡迎通過微信公眾號聯系我們。