Underwater Machine Vision for Long Term Operation of Robotic Platforms

Abstract

Denne masteroppgaven fokuserer på å forbedre geolokalisering under vann ved å identifisere den mest effektive metoden for forbehandling av data og registrering av punktskyer. Vi undersøker et flerårig 3D-punktsky-datasett innhentet gjennom Structure from Motion (SfM) og sammenligner ulike registreringsteknikker. Studien viser at kombinasjonen av den globale registreringsmetoden RANSAC og lokal ICP-registrering fra punkt til plan gir lovende resultater. Ved å dele punktskyen inn i mindre regioner og bruke RANSAC+ICP-registrering per region, oppnår vi imidlertid enda høyere antall bildefunksjonskorrespondanser med bedre kvalitet. Den valgte registreringsmetoden er integrert i vårt rammeverk for geolokaliseringsdatasett under vann, og viser nøyaktige korrespondanser i dynamiske undervannsmiljøer. Denne forskningen bidrar til forståelsen av punktskyregistrering for forbedret geolokalisering under vann, og fremhever den potensielle regionbaserte RANSAC+ICP-registreringen for å øke nøyaktigheten og påliteligheten.

This master thesis focuses on improving underwater geo-localization by identifying the most effective method of data pre-processing and point cloud registration. We explore multiyear 3D point cloud dataset obtained through Structure from Motion (SfM) and compare different registration techniques. Our study reveals that combining global registration method, RANSAC with local point-to-plane ICP registration yields promising results. However, by dividing the point cloud into smaller regions and applying per region RANSAC+ICP registration, we achieve even higher number of image feature correspondence with greater quality. The selected registration method is integrated into our underwater geo-localization dataset framework, demonstrating accurate correspondences in dynamic underwater environments. This research contributes to the understanding of point cloud registration for improved underwater geo-localization, highlighting the potential region based RANSAC+ICP registration in enhancing accuracy and reliability.