基于单目视觉的机器人目标定位测距方法研究

为实现具有单目视觉的双足机器人对目标物体的定位测距,根据针孔成像和几何坐标变换原理,提出一种基于单目视觉系统自身固定参数计算目标物体深度信息的几何测距方法;该方法利用双足机器人自带的单目视觉系统的固定参数,通过几何映射关系求解目标物体在三维空间内的坐标位置及相对于机器人的距离,克服了由于外界环境变化以及对参照物识别时所产生的误差影响测距定位精度的问题,从而实现基于单目视觉的目标物体精确跟踪定位;并对所提出方法进行了实验,得到比理论结果误差较小的实验数据,证明了方法的可行性。     

基于单目视觉的车辆前方障碍物测距方法

针对行车过程中的防碰撞预警问题,提出一种基于单目视觉车辆前方障碍物检测与测距方法。为解决传统车辆检测泛化性差且人工提取特征不准确问题,通过深度学习目标检测YOLOv4算法对车辆前方多种障碍物进行检测,获取障碍物的类别信息与位置信息。运用改进的边缘检测算法调整检测框的位置,提升检测算法目标定位的准确性。根据摄像机成像原理及几何关系,得到路面三维坐标与像平面二维坐标转换模型从而进行测距,对所得测量数据进行三次曲线拟合、对测距过程和算法进行优化提升测距精度。在50m范围内平均误差为0.54m,在80m范围内平均测距误差为0.78m。实验分析对比结果表明,所提方法能够实现较精准、高效率的单目视觉测距。     

基于单目视觉的前方车辆检测与测距

针对智能车辆控制中的防碰撞问题,提出一种新的前方车辆检测与测距方法。采用多尺度分块二值模式与Adaboost提取车辆候选区域,根据候选区域内的水平边缘和灰度特征去除车辆误检,解决分类器检测过程中路面和绿化带的干扰问题。利用改进的车辆底部阴影定位方法获得车辆准确位置提高测距精度,建立基于位置信息成像模型的车距测量方法,测量前方车辆距离。实验结果表明,该方法在不同天气情况下车辆平均检测率为98.42%,车距测量平均误差为0.71 m。     

基于单目视觉测距的车辆自动刹车辅助系统设计

针对红外测距与超声波测距探测距离与真实距离差异大,刹车控制智能性不强的问题,设计并实现了基于单目视觉测距的车辆自动刹车辅助系统,系统硬件主要由图像采集模块、图像处理模块、以及电子制动模块组成;通过基于单目视觉测距算法实现软件编程,并在Matlab平台上完成测试,实验中车辆以35km/h驶向障碍物,使在20~70m的实际距离进行仿真测距,单目摄像头俯仰角测定在88°~90°之间,对前方实时车距进行测量,并通过与汽车电子控制单元之间的数据交换对车辆制动进行辅助控制;实验结果表明:在实测距离和系统介入距离均在70m以内时,算法相对误差平均在2%左右,车辆停止地点距障碍物在4.5m左右,说明系统满足车辆智能化辅助制动的实时性要求。     

基于单目视觉的小目标行人检测与测距研究

自动驾驶场景下,为了提高远距离行人的检测精度和测距精度,结合深度学习的目标检测,提出了一种行人测距算法。首先,提出了冗余切图法,结合YOLOV3模型对小目标行人进行检测,再通过改进的边界框筛选算法对所有子图的候选框进行多次筛选,最终得到行人检测框。然后,对传统的相似三角形测距算法进行分析,提出了一种包含pitch和yaw的改进相似三角形测距算法。最后,根据行人检测结果实时测量行人距离当前车辆的横向距离和纵向距离。实验结果表明,在BDD 100K验证集上,所提出的冗余切图法检测模型比原YOLOV3模型的mAP提高了6%,比小目标行人的mAP提高了3%,具有更好的检测鲁棒性;在车载摄像头采集的测距测试集上,冗余切图法和改进的测距算法的结合使测距精度在对比实验结果上改善了6.542%,不仅实现了远距离测距,而且具有更高的测距准确性。     

单目式自主机器人视觉导航中的测距研究

针对传统自主式机器人视觉测距方法的缺陷,提出了一种建立在B 对偶空间几何学上的单目摄像机标 定方法,并将其应用到单目式自主机器人的视觉测距中．与OpenCV 标定方法相比,新的标定方法对CCD 摄像机 内参数的计算更为准确,并减小单目视觉测距的总体误差．同时,在引入运动目标自动提取算法的基础上,将目标 车辆的自动检测与实时测距融合为一个完整的系统．通过实际的测量及对比试验,验证了所提出方法的有效性．     

基于单目视觉的移动机器人测距方法

本文针对多机器人编队过程中的跟踪控制,提出了一种跟踪机器人采用单目视觉技术获取前方被跟踪机器人距离信息的方法.该方法首先对跟踪机器人摄像机进行内参数标定,并在目标机器人背部设置视觉标记.然后系统获取目标机器人的含有视觉标记的单帧图像,预处理此图像,并识别出图像中的视觉标记所在的目标区域,用Hu氏不变矩计算该区域形心.最后推导出单目测距算法,利用图像信息和其它参数可以计算出两机器人之间的距离.实验结果表明,所设计的单目测距系统能得到准确的距离,为跟踪控制提供了重要的反馈信息.     

基于超声波测距和单目视觉跟踪的移动机器人系统

在移动机器人的发展过程中,对周围环境的感知能力变得愈加重要。本论文介绍了一种新的移动机器人跟踪目标的方法,该方法结合了超声波测距和单目视觉技术,可以实现对目标物的安全跟踪。通过该方法,移动机器人不仅能够跟踪目标,还能够与目标保持设定的距离,从而提高跟踪效率。本论文详细介绍了该方法的设计和实现,并对实验结果进行了分析和讨论。实验结果表明,该方法能够有效地实现对目标的安全迅速跟踪。本论文的主要贡献在于提出了一种新的移动机器人跟踪目标的方法,为进一步提高移动机器人的感知能力和实用价值提供了参考和借鉴。     

单目视觉室内无人飞行器运动目标测距技术研究

为了准确检测动态背景中运动目标并对其测距,实现室内无人飞行器避障需求,本文研究一种基于单目视觉的运动目标测距方法。在惯性信息辅助提高运动目标检测跟踪效率的同时,推导基于小孔成像几何约束的测距算法。在初步解算距离情况下,研究针对摄像机俯仰角误差的测距补偿方法。实验结果表明,本文算法不仅能够完整检测和跟踪运动目标,并且便于准确快速求取运动目标到摄像机的距离,具有重要的工程参考价值。     

空间目标的单目视觉测量技术研究

针对卫星视觉监测相机的图像处理系统要求,对目标图像进行处理,通过动态获取阈值,完成对图像的二值化。然后利用区域分割法寻找图象的特征点,最后根据我们提出的算法公式计算出目标相对于相机的位置和姿态。实验结果显示该方法能够准确、有效地测量出目标物的位置。     

超声波测距的模糊控制泊车系统模型设计

设计了一种基于超声波测距的自动泊车系统模型。首先对小车运动模型进行分析,结合实际设计垂直、平行、斜行三种泊车模糊控制器,并且在Matlab的Simulink中分别进行仿真验证。采用超声波测距技术、视频采集技术等来获取周围环境数据,按照实际车辆和车库的大小,通过等比例缩放设计小车模型和车库模型,并把验证通过的模糊控制器转换为C代码,嵌入到飞思卡尔K60主控制板中进行自动泊车可行性测试。经测试,当模型车的航向角在-32°~+32°范围内时,实现了模型车在0.92倍标准大小模型车库内的自主泊车。     

临时停车场自动收费系统

针对人流密集区域停车场管理效率低下,停车难的问题,提出了一种基于车牌字符识别技术的临时停车场自动收费系统.首先,通过停车场出入口处的摄像机抓拍车辆图像;其次,利用图像处理技术进行车牌定位、车牌矫正、车牌字符分割,并搭建卷积神经网络实现车牌字符识别;然后,通过MySQL数据库实现车辆进出时间存储、停车时长及收费金额的计算;最后,设计了管理显示界面实现车辆信息的管理和显示.利用OpenCV和C++对整个系统进行了仿真实现.仿真结果表明,该系统识别率达到97％以上,设备移动简便、停车管理自动化程度高,极大的减轻了临时停车场停车管理难度.     

基于射频识别技术的停车场无线定位系统设计

提出了一种基于射频识别技术的停车场车辆无线定位系统,给出了该定位方案的工作原理、硬件及软件实现的方法;该系统通过基于信号强度和信号到达时间差的复合定位算法进行车辆的定位,并采用了一种能够被某种特定频率和功率的信号触发激活的电源管理方法;系统具有功耗低的优点,具有广阔的应用前景.     

Knowledge-based Automatic Change Detection and Positioning System for Complex Heterogeneous Environments

We present a novel algorithm to achieve automatic detection and positioning of changes for monitoring systems in complex environments. The aim is to efficiently detect changes of unknown dimensions, shapes and velocity and to position them in a sequence of images. The practicality of the algorithm is simplified by the use of different decision rules in a multistage test for different purposes. These decision rules identify the changes and number of parts, as well as the position and its optimal pick-up points for each individual part. A lighting compensation method is embedded to maintain a constant lighting environment and therefore the error rate can be reduced. Experimental results on a variety of image sequences show that the proposed algorithm is effective and efficient, regardless of the irregularity and number of changes.     

一种基于反光带方案的ARV对接视觉定位算法

针对自主遥控潜水器（ARV）近距离水下对接面临的定位方法效果不佳、定位信息误差较大等问题,设计了一种基于反光带方案的水下视觉定位算法。首先提出一种基于Q学习的混合鲸鱼优化算法（QHWOA）来提高算法的收敛精度和收敛速度,并以中继器对接口外布置的反光带为目标,利用QHWOA算法优化Otsu目标函数分割对接图像;然后提出基于PCA（主成分分析）降维法的关键点提取算法来提取关键轮廓与关键点;最后采用SRPnP算法解算ARV与中继器的相对位姿。通过水下对接实验进行关键点像素提取误差和视觉定位误差的计算,结果表明定位误差满足水下对接的精度要求。该算法能够在ARV水下对接时输出有效定位信息,引导ARV与中继器对接。     

认证协议漏洞自动检测系统设计与实现

从攻击者的角度出发,总结系统攻击的2个特性,设计一个协议漏洞自动检测系统。通过目标查找算法、可利用资源查找算法及协议漏洞查找算法,找到多种攻击认证协议的途径,由此发现协议存在的漏洞。对Needham-Schroeder、Neuman-Stubblebine和Otway-Rees协议的测试结果表明,该系统可正确检测协议漏洞,模拟攻击方式。     

基于双目定位测距的工业车辆实时避障

针对目前工业车辆测距避障技术中易受环境影响、信号干扰等问题,提出一种基于双目定位测距的工业车辆实时避障方法.首先,对双目深度相机进行标定,将采集到的车辆正后方作业环境图像进行双目立体矫正;其次,使用SGBM算法计算得到视差图,并结合相机内参通过三角变换原理进行3D点云重建;接下来,对地面进行标定并拟合地面方程,自定义有效检测范围及安全预警范围;最后,对行人进行方位检测,设计了直行及转弯测距算法对范围内检测到的行人进行距离计算,最终实现范围预警与实时规划避障. 4组实验结果表明,行人测距算法在直行及转弯状态下0–3 m和3–5 m范围内误差均分别低于0.1 m和0.2 m,行人检测算法的识别精度为97.38%,检测帧率为22.12 fps,该方法在设定范围内具有较高的灵敏性,具备较好的实时避障效果.