基于人脸识别与光流追踪的移动机器人视觉导航方法

针对移动机器人视觉导航中跟踪目标丢失的问题,提出了基于人脸识别与稀疏光流算法(KLT)结合的移动机器人视觉导航方法(FR-KLT视觉导航方法)。采用OpenCV库中的Haar特征提取人脸识别算法实时检测识别目标人脸,通过Harris角点检测获取目标人体特征点,对目标人体进行精准定位;KLT光流追踪法测算目标移动趋势,并预测目标下一刻大致位置。目标人体位置变动时移动机器人对目标进行实时追踪导航。通过Pioneer-LX机器人在真实环境下试验,验证了该方法准确识别并跟踪目标的实时性和有效性。     

视觉导航中基于模糊神经网的消阴影算法研究*

在实际的应用中,由于室外移动机器人面临着复杂的环境,道路中充满阴影、水迹等环境噪声.这些噪声严重地损害了以往的各种视觉导航算法的鲁棒性.提出了一种新的面向室外移动机器人导航的阴影消除算法.详述了使用模糊神经网在低分辨率图像上对阴影进行识别,利用遗传算法进行网络结构优化,最后消除原始图像中阴影的方法和过程.同时给出了利用该算法在THMRIII室外移动机器人上进行的实验结果.     

基于视觉的移动机器人可通行区域识别研究综述

实现实时准确的可通行区域识别,是户外环境下移动机器人导航的重要组成部分。对基于视觉的移动机器人可通行区域识别研究进行了综述,首先介绍了移动机器人视觉导航常用的视觉系统,并从障碍物检测、地形分类两个方面介绍了该问题研究的进展,最后对该领域的技术发展趋势进行了探讨。     

基于单目视觉的道路图像理解综述

基于视觉的道路图像提供了车辆运行局部环境的丰富的信息,对这些序列图像的分析理解在车辆辅助驾驶、自动导引车、室外移动机器人等多领域得到了广泛的应用。详细介绍了道路检测系统以及道路偏离预警等系统中对道路图像进行处理、分析、理解的各种方法,阐述了道路识别与跟踪的技术和方法,并进行了比较。最后给出了该领域今后的研究方向和发展趋势。     

一种面向移动机器人的光流场计算方法

光流场的计算是移动机器人领域一个很重要的研究课题,但是现有的光流场计算方法并未充分利用移动机器人的特点。文章假设移动机器人配备了双目视觉系统和码盘,在此基础上提出了一种基于立体匹配技术的光流场计算方法。通过对实际采集的图片的对比试验,表明该方法较之传统方法,具有速度更快,准确性更高的优点。     

基于均值移动和特征聚类的道路识别方法

智能车辆研究是目前世界各国学者研究的热点,也是计算机视觉应用的一个重要方向.视觉系统是智能车辆的关键部分,其中道路识别和跟踪算法是智能车辆的核心部分.本文用鲁棒特征空间分析方法-均值移动法,对道路颜色信息进行聚类,聚类结果结合参考区域法实现道路的识别,从而得到智能车辆的可行驶区域.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性、自主性和并行性,特别适用于实时图像处理系统,如智能车辆视觉系统、移动机器人视觉导航部分.     

移动机器人多目标彩色视觉跟踪系统

机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标，但是难点在于识别的 鲁棒性和实时性的保证．本文采用全自主移动机器人为平台，提出了一种硬件成本低廉的、 基于颜色学习的实时多目标视觉跟踪系统，并提出了一种新颖的目标颜色学习和跟踪算法． 该视觉系统已成功集成在自主移动机器人系统中，非结构环境下的动态目标跟踪实验表明了 系统的实时性和鲁棒性．     

基于人工路标和立体视觉的移动机器人自定位

针对室内移动机器人的自定位问题,提出一种基于人工路标和双目视觉的室内移动机器人自定位方法。首先设计了一种可扩展的彩色人工路标,并给出路标的编码方法;然后利用色彩空间变换,直线交比不变性以及自适应窗口实现路标检测与识别;最后在分析双目立体视觉模型的基础上建立起基于路标的双目立体视觉定位模型,实现移动机器人的准确定位。实验结果表明,路标对光照和视觉传感器的采集位置具有较强的鲁棒性,定位精度能够满足室内移动机器人的定位要求。     

基于立体匹配技术的光流场计算方法

光流场的计算是移动机器人领域一个很重要的研究课题，但现有的光流场计算方法并未充分利用移动机器人的特点。本文假设移动机器人配备了双目视觉系统和码盘，在此基础上提出了一种基于立体匹配技术的光流场计算方法。该方法的基本思想是：首先利用Forstner算子对图像中易于跟踪的特征点进行提取；然后利用立体视觉方法计算这些特
特征点的三维坐标；在此基础上，进一步结合码盘信息对前后帧图像中的特征点进行预测和跟踪，从而最终实现了光流的准确提取。实验表明，该方法比传统方法具有速度更快、准确性更高的优点。     

机器人双目视觉系统的算法研究与实现

针对计算机视觉系统在移动机器人中的应用,对摄像机标定、图像分割、模式识别、目标距离探测以及双目视觉系统在移动机器人导航中的运用进行分析与研究。文章提出了在特定三维场景中,对不同研究对象采取不同处理方式的复合算法,实现了对于机器人视野内简单几何物体的识别,同时使用双目摄像机结构,直接探测出目标物体相对于机器人的深度距离及其方位角度。     

一种新的基于结构光的三维视觉系统标定方法

在视觉系统的标定中，确定三维空间点与图象上对应点所组成的样本点对的坐标是问题的关键，为提高样本点的定位精度，通常采用棋盘格形状的图案，取其中的交点作为样本点．但在应用平面结构光的三维视觉系统中，样本点又必须在结构光平面中，无法应用上述方法，使得样本点的定位很困难，为了解决这一问题，我们提出了一种新的标定方法，该方法利用交比不变性原理，借助一块特殊设计的标定块，可以方便准确地确定样本点的位置．在此基础上完成了三维视觉系统的标定，文章给出了实验结果和标定精度，以及进一步提高精度的措施．     

基于投影二维平面靶标的投影仪现场标定方法研究

投影仪的标定是结构光三维视觉测量系统应用的基础。提出了一种利用投影二维平面靶标对投影仪进行现场标定的新方法。与传统的投影仪标定相比,该方法不需要精密的标定设备,提高了标定精度,简化了标定过程,能够满足现场不断变换的要求。实验证明:该标定方法获得的结果较准确,方法简便易行,能够满足现场不断变化的测量需求。     

一种用于机器人三维表面扫描系统的手眼标定算法

将线结构光测头安装在机器人末端,构成自由曲面非接触测量系统,利用齐次坐标变换理论建立测量系统的数学模型,针对该模型中的手眼标定问题,使用平面作为参考物,控制机器人以特定的位姿测量该平面,建立关于手眼关系的约束方程,并给出手眼参数的封闭解.通过对实际系统进行标定实验,验证了算法的有效性.     

基于机器人系统的线结构光视觉传感器标定新方法

在总结了已有线结构光视觉传感器标定方法的基础上,提出了一种应用机器人系统对线结构光视觉传感器进行标定的新方法。借助于一维光平面对准特殊设计的圆阵列平面标靶,实现对标定特征点的获取,不需要额外对光平面进行标定。在此基础上,还提出以线性化的两步标定方法来求解传感器模型参数,完成了线结构光视觉传感器的标定。该方法操作简单、效率高。实验结果证明:该方法切实可行,测量精度优于0.06mm。     

SDN中基于图分割的自适应带内网络遥测探测路径配置

软件定义网络（SDN）是一种将控制与转发平面分离的新型网络架构,可以基于全局信息进行网络资源的调度和优化,而精确的调度需要对全网信息（包括网络中所有交换设备状态及拓扑中所有链路信息）进行准确的测量.带内网络遥测可以在转发数据包的同时实现相关信息的采集,其中配置全网覆盖的探测路径是带内网络遥测需要解决的关键问题之一.但现有SDN网络中全网覆盖的带内网络遥测路径配置方案存在以下问题：（1）需要提前部署大量探测节点导致维护开销增大;（2）探测路径过长导致探测分组长度超过网络中的MTU值;（3）冗余的探测路径导致测量引入的流量负荷在网络整体流量中占比过大;（4）动态变化拓扑下探测路径调整恢复时间长等.为解决上述问题,提出了SDN中基于图分割的自适应带内网络遥测探测路径配置（ACGS）方法,其基本思想是：利用图分割对网络拓扑图进行划分,通过控制拓扑规模来限制探测路径长度;在分割后的子图中求解欧拉回路得到只遍历子图中有向边一次的探测路径,以避免探测节点数量过多、探测路径冗余度高的问题;并利用局部调整与整体调整相结合的方式解决拓扑动态变化时探测路径恢复时间长的问题.实验结果证明ACGS方法能够在SDN网络环境下,实现探测路径长度适中、探测节点数量较少、探测路径冗余程度更低的全网覆盖带内网络遥测探测路径配置,并实现其在拓扑动态变化后更快速的调整.     

新型移动机器人激光测距雷达的研究

研制了一种新型的基于激光结构光三维视觉技术的移动机器人模块化测距雷达样机,并提出了多平面靶标的转轴现场标定方案,为实现其对周围环境的扫描测量,首先标定线激光器与网络摄像头的相对位置,利用三角法测量激光交线到摄像头光心的距离。然后标定舵机转轴与摄像机的相对位置,并将旋转的激光交线坐标,统一到一个世界坐标系下,实现扫描测距。三维测量实验中,相对误差0.31%,系统测量误差小于4%。实验证明该样机测量精度高,成本低,具有广阔的应用前景。     

基于DGPS航迹偏差的多旋翼无人机磁干扰检测技术研究

为了解决多旋翼无人机在飞行作业过程中受到环境磁干扰导致作业异常的问题,在使用DGPS进行差分定位的基础上,提出了一种基于航迹偏差的多旋翼无人机磁干扰检测技术;其基本原理是,当多旋翼无人机受到磁场干扰时,其飞行航迹会偏离预设航线,检测其航迹的偏离距离,通过与阈值比较,可以用来判断是否存在环境磁干扰;实验结果表明该方法可以有效检测环境磁场异常,在某些情况下比传统的磁航向角误差阈值检测方法可靠性更高,虚警率更小;综合使用航迹偏差检测方法和磁航向角误差检测方法,可有效(提高)环境磁场异常检测的准确度,降低虚警率。     

基于谐波检测的硫化氢气体传感器研究

基于气体光谱吸收原理,提出了一种谐波检测技术和双光路差分法相结合的方法,用于检测硫化氢气体浓度。采用双光路差分法对TDLAS气体检测技术进行了改进,消去了基波分量,在微弱信号检测中使锁定放大器减少了测量误差,提高了系统对二次谐波的检测能力。设计了硫化氢传感器的系统结构,并对其建立了数学模型进行仿真。结果表明,利用谐波检测和双光路差分法对低浓度硫化氢气体有很好的检测效果,验证了该方法的可行性和正确性。     

结构光视觉引导的轨迹跟踪系统的标定技术

为实现机械臂对工业现场三维特征点的跟踪,提出一种基于结构光视觉,六轴机械臂的整体标定方法。利用自制平面靶标求取单映射矩阵,根据张正友标定方法标定相机内参以及对应外参,利用LM算法优化参数,根据激光光条在靶标平面的参数方程和对应的外参标定出激光光平面在相机坐标系下的平面方程,通过求解[AX=XB]方程得到相机坐标系与机械臂末端坐标系的齐次变换矩阵[X],并对特定位姿下的工件偏移进行修正。实际测试表明：静态跟踪误差在±1.2 mm,满足工业现场应用要求。     

基于形式验证的多周期路径检测技术

多周期路径是将复杂电路运算拆分在多个时钟周期完成,从而提高电路总体运行频率的一种方法。在设计和验证中,多周期路径约束错误会导致设计迭代反复和验证误报。本文对多周期路径的产生机理和设计验证中常见的问题进行分类分析,提出一种用静态时序分析和形式验证结合来查找设计中的多周期路径的方法,首先通过静态时序分析,查找出时序违例的路径,针对这些路径,插入设计的检测电路,检测电路主要通过检测目的触发器采样控制信号有效时间,来判断该路径是否为多周期路径。采用基于断言的形式验证,用自动化的手段检测多周期路径。实践结果表明,该方法针对两种时钟下的多周期路径,能够100%准确的检测出违例的多周期路径,避免多周期路径错误约束,省略人工分析和动态仿真确认多周期路径环节。