基于能量中心匹配的立体定位技术

在基于双目视觉的立体定位技术中,匹配对应点的选取非常关键,会直接影响到目标定位的精度。针对X射线成像检测中的缺陷定位问题,提出了一种基于能量中心匹配的对应点选取方法。首先讨论了误匹配对定位精度的影响,然后通过实例将一般定位方法与该方法进行了比较。实验表明：常用的基于边缘匹配或形状中心匹配寻找对应点的定位方法存在很大误差,而该技术则能达到很高的定位精度。     

基于SURF算法的双目视觉特征点定位研究

针对双目视觉立体图像特征点匹配质量不好导致定位精度低的问题,本文提出改进SURF匹配的特征点定位方法。在改进的SURF匹配算法中,采用双向匹配、NNDR约束、对称性约束、极线约束和交叉匹配约束的方法,提高了图像特征点匹配的质量。在双目视觉特征点定位中,采用公垂线段中点法具有更高的特征点定位精度。实验证明,该算法的特征点定位精度更高,同时可以达到实时三维重建效率。     

基于双目视觉的跟踪机器人系统的设计

文章介绍了一种以TMS320DM642为核心,结合编解码芯片SAA7115和SAA7105组成的高速图像处理系统,和典型的电机控制芯片TMS320F2812为核心的电机控制系统,组成了基于双目视觉的跟踪机器人系统.文章提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法,该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复目标位置信息,完成在动态背景下运动目标的识别与跟踪,从而高效实时地检测运动目标并实现时目标的跟踪.     

粗精结合的室内机器人视觉定位方法

为实现室内机器人自身精准定位,提出一种由粗匹配到精定位相融合的视觉定位方法.利用搭载在机器人上方的1台相机观测室内天花板、水平方向的4台相机观测周边环境,得到当前环境特征形成指纹信息库.定位时,将测试图像的周边环境信息与信息库中对应的信息粗匹配,得到机器人粗略位置;使用改进的GMS算法对测试图像及粗匹配结果中对应的天花板图像进行拼接,计算距离差与偏转度,得到精确位置.实验结果表明,该方法位移误差可控制在4 cm之内,偏转角误差在2.4°之内;对光照变化、行人闯入等情况鲁棒性明显,定位精度优于O RB视觉定位及指纹定位方法.     

一种图像特征点迭代修正匹配算法

基于特征点的图像匹配被广泛应用于图像配准、目标识别与跟踪领域, 目前, 两阶段匹配(即先粗匹配, 后精匹配)是最常用的方法, 然而, 两阶段匹配存在两方面的问题, 一方面, 粗匹配阶段对精匹配阶段的影响是不可逆的, 即粗匹配的效果决定了精匹配的最优精度; 另一方面, 精匹配得到的后验知识没能反馈给粗匹配阶段, 以修正粗匹配结果. 为此, 提出一种基于迭代修正的图像特征点匹配算法, 该算法将精匹配得到的后验知识反馈给粗匹配阶段, 从而修正粗匹配结果, 使得粗匹配阶段得到更多的正确匹配对, 减少漏匹配特征点对, 这样经过多次迭代, 能够得到更多的正确匹配特征点对. 实验表明, 提出的算法比经典的两阶段匹配方法能够提取更多的正确匹配特征点对, 减少了漏匹配, 并提升了复杂图像匹配的稳定性.     

一种基于双目视觉传感器的遮挡目标期望抓取点识别与定位方法

在不确定性较高的室内复杂场景中,机器人常需识别遮挡物体并对其抓取.遮挡问题会导致抓取点预估位置脱离目标,产生位置漂移.针对该问题,本文提出一种基于双目视觉的遮挡目标抓取点识别与定位策略.采用基于期望位置模型的方法估计,以特征检测进行遮挡目标识别,并进行轮廓还原;根据期望抓取点模型,采集目标的期望抓取位置,构建位置模型库.将待检测目标与模型库匹配,提取双目视野中未遮挡区域的期望抓取点.实验表明本方法在复杂环境下具有较高的鲁棒性,抗干扰能力强,对遮挡目标具有较高的定位精度.     

工厂环境下改进的视觉SLAM算法

针对工业场景对自动导引车(AGV)高定位精度的要求,提出一种改进的视觉同时定位与地图创建(VSLAM)算法.在算法前端,双目相机采集立体图像,通过双目匹配算法得到亚像素级的匹配点对,计算出这些特征点在相机坐标系中的3D信息.然后利用RansacPnP算法根据3D-2D匹配点对计算位姿变换,并以它为初值进一步最小化重投影误差,实现局部优化.基于匹配点对描述子的汉明距离提出一种不确定性模型,该模型为局部优化中的约束条件提供信息矩阵,提高定位精度.在算法的后端,通过竖直向上拍摄的单目相机检测可靠的人工信标闭环信息,进行全局位姿优化,并针对AGV的运动模型和工作场景,提出一种基于全局平面约束的优化方法,降低SLAM系统的误差.实验通过KITTI离线数据集对比了该算法前端双目里程计与ORB-SLAM2及libviso2算法里程计的定位精度,并在工厂环境中对整个算法进行实地测试来判断其实际精度和鲁棒性.实验结果表明该算法具有良好的综合性能,定位误差在10 cm以内,定位频率达20 Hz,能够满足工业现场要求.     

融合双目视觉和2D激光雷达的室外定位

高精度的定位对于自动驾驶至关重要. 2D激光雷达作为一种高精度的传感器被广泛应用于各种室内定位系统.然而在室外环境下,大量动态目标的存在使得相邻点云的匹配变得尤为困难,且2D激光雷达的点云数据存在稀疏性的问题,导致2D激光雷达在室外环境下的定位精度极低甚至无法实现定位.为此,提出一种融合双目视觉和2D激光雷达的室外定位算法.首先,利用双目视觉作为里程计提供相对位姿,将一个局部时间窗口内多个时刻得到的2D激光雷达数据融合成一个局部子图;然后,采用DS证据理论融合局部子图中的时态信息,以消除动态目标带来的噪声;最后,利用基于ICA的图像匹配方法将局部子图与预先构建的全局先验地图进行匹配,消除里程计的累积误差,实现高精度定位.在KITTI数据集上的实验结果表明,仅利用低成本的双目相机和2D激光雷达便可实现较高精度的定位,所提出算法的定位精度相比于ORB-SLAM2里程计最高可提升37.9%.     

智能车双目视觉辅助GNSS定位方法研究

具有精确、稳定的定位结果以及合理的价格是未来的智能车辆导航系统的发展趋势。为了达到这个目标,人们建立了多种组合导航模型（GNSS/DR,GNSS/INS,GNSS/MM）。尽管这些模型已在多种不同环境中成功应用,但它们仍有许多缺陷,尤其是在全球卫星导航系统（GNSS）定位精度受到威胁的区域。研究了一种通过双目视觉利用路标的地理位置信息对GNSS定位精度进行局部改良的方法。随机霍夫变换用于路标检测,SIFT算法与K均值算法将用于路标的匹配识别。双目视差计算智能车与路标之间的向量,从而建立辅助定位模型计算车辆的位置。利用实验车在一处复杂环境区域进行实时数据采集,通过计算出的双目视觉定位误差与GNSS定位误差对比分析,验证了该方法在路标可见范围内对GNSS定位结果有明显改善。     

机器视觉标定中的亚像素中心定位算法

双目视觉检测系统中,圆形标志的中心定位精度直接影响标定的精度和整体测量的精度。传统算法定位精度较低,不能满足高精度测量的要求。采用Canny算子对标定板图像进行边缘检测,Zernike矩定位亚像素边缘,用最小二乘拟合标志中心。实验表明:该方法对圆形标志中心点提取精确且稳定,中心定位精度优于0.1个像素,系统测量平均误差小于0.02 mm,满足高精度视觉测量要求。     

基于双目视觉的引磁片定位与测量研究

为了提高大批量生产中超薄磁性车载手机支架铁片的测量精度,提出采用双目视觉技术对引磁片定位,并基于鞍点法建立坐标系实现引磁片的高精度测量。首先通过HALCON的系统标定实现引磁片图像对的立体校正;利用金字塔算法与带有缩放的亚像素形状模板匹配实现引磁片特征点的提取。然后基于归一化互相关NCC(Normalized Cross-Correlation)的灰度匹配算法快速完成特征点的立体匹配;结合双目测距原理、坐标仿射转换对特征点重构获取以左相机为参考系下的3D坐标。最后通过空间曲线拟合公式和点积运算实现引磁片的高精度测量。实验结果表明,测量半径的误差小于0.1 mm、误差率小于1%;测量厚度误差小于0.1 mm、误差率小于6%,可有效的对超薄引磁片进行定位及尺寸测量。     

双目区域视差快速计算及测距算法

目的 双目测距对水面无人艇自主避障以及视觉侦察具有重要意义,但视觉传感器成像易受光照环境及运动模糊等因素的影响,基于经典Census变换的立体匹配代价计算方法耗时长,且视差获取精度差,影响测距精度。为了提高测距精度并保证算法运行速度,提出一种用于双目测距的快速立体匹配算法。方法 基于传统Census变换,提出一种新的比特串生成方法,在匹配点正方形支持窗口的各边等距各选3个像素点,共选出8个像素点,这8个像素点两两比较生成一个字节的比特串。将左右视场中的匹配点与待匹配点的比特串进行异或,得到两点的汉明距离,在各汉明距离中找到距离最小的像素点作为匹配像素点,两像素点的横坐标差为视差。本文采用区域视差计算的方法,在左右视场确定同一目标区域后进行视差提取和滤波,利用平均视差计算目标的距离。结果 本文算法与基于传统Census变换的立体匹配视差获取方法相比,在运算速度方面优势明显,时间稳定在0.4 s左右,用时仅为传统Census变换算法的1/5。在Middlebury数据集中的图像对teddy和cones上进行的算法运行时间对比实验中,本文基于Census变换改进的算法比已有的基于Census变换的匹配算法在运行时间上快了近20 s。在实际双目测距实验中,采用本文算法在1019 m范围内测距误差在5%以内,根据无人艇的运动特点和避障要求,通过分析可知该算法的测距精度可以满足低速无人艇的避障需求。结论 本文给出的基于改进Census变换的匹配算法在立体匹配速度上有大幅提高,提取目标视差用于测距,实际测距结果表明,本文算法能够满足水面无人艇的视觉避障要求。     

双目视觉小波域SIFT匹配与极线约束算法研究

研究双目立体视觉技术,特征的提取和匹配是双目视觉的最基本的问题。目前,SIFT已经被证明鲁棒性最好的局部不变特征描述符。但是SIFT算法产生的误匹配较多,精度偏低,为了解决这一问题,同时降低算法特征提取与匹配的复杂度,达到双目立体视觉实时性的要求,文中提出了一种结合小波变换和SIFT特征点的双目立体视觉匹配方法。首先,对双目视觉系统采集的左、右图像进行小波分解,把分解得到的低频图像作为输入,用SIFT算法进行特征点的初始匹配,再利用极线约束的理论求得精确匹配。实验结果表明,该方法具有较强的适应性,能够在减少误匹配的同时,大大加快运算速度。     

基于改进ORB特征的遥操作工程机器人双目视觉定位

为了提高遥操作工程机器人定位系统图像处理的实时性,提出一种基于改进ORB特征的遥操作工程机器人双目视觉定位方法。利用图像二分法剔除掉图像中的无效区域,只保留匹配区域,采用ORB算法完成有效区域的匹配,最后采用RANSAC算法剔除伪匹配,得到较为精准的匹配点对。与传统算法对比实验结果表明,该方法可以提高匹配效率,消除误匹配,提高匹配精度,定位效率高,能满足遥操作工程机器人作业的实时性要求,可为遥操作工程机器人及其他领域遥操作机器人的视觉提示系统设计提供技术参考。     

基于视差和SIFT的双目视觉移动目标识别和追踪的研究

开展基于视差和尺度不变特征变换(SIFT)的双目视觉移动目标识别和追踪的研究。首先采用基于梯度的立体匹配算法得到较准确的左右视图视差映射,其次通过视差映射提高基于SIFT特征的左右视图运动目标的匹配精度,最后利用视差映射和区域增长的方法相结合分别在左右视图完成运动目标的追踪。实验结果表明,基于视差信息和SIFT的双目视觉移动目标识别与追踪算法具有很好的准确性,能够在连续视频中完成左右视场中对同一物体的追踪。     

基于SURF特征点的自主空中加油定位研究

针对硬式空中加油技术中加油插座的定位问题,提出了一种结合SURF(Speeded-up Robust Features)特征点的双目立体视觉定位方法,确定了加油插座的空间位置,实现伸缩管和加油插座的精确对准。基于SURF匹配算法,对双目视觉系统采集的左右图像进行目标检测,并获取匹配目标的SURF特征点,通过空间误匹配点对的剔除和目标点坐标的计算,确定左右图像中具有空间位置一致性的目标点(即加油插座),从而恢复目标点的三维信息。实验结果表明,结合SURF方法能够有效地对加油插座的空间位置进行定位,具有一定的实用价值。     

基于双目视觉的无人飞行器目标跟踪与定位

针对小型无人飞行器跟踪目标的问题,提出了一种基于双目视觉和Camshift算法的无人飞行器目标跟踪以及定位算法。双目相机得到的左右图像通过Camshift算法处理可得到目标中心特征点,对目标中心特征点进行三维重建,得到机体坐标系下无人飞行器与目标间的相对位置和偏航角,应用卡尔曼滤波算法对测量值进行了优化,将所得估计值作为飞行控制系统的反馈输入值,实现了无人飞行器自主跟踪飞行。结果表明所提算法误差较小,具有较高的稳定性与精确性。     

基于双目视觉的板材平面测量研究

针对传统人工测量板材尺寸精度较低、工作量大、易导致板材表面受损等局限,基于双目视觉技术设计了一种板材尺寸视觉测量系统。通过双目相机采集棋盘格图像,采用MATLAB进行相机标定和图像校正,拍摄左右图像并通过半全局立体匹配算法(SGM,semi global matching)进行特征点立体匹配,重建出目标三维点云模型。为提高目标特征点坐标获取的准确性,提出基于HARRIS的亚像素检测方法。采用区域生长算法结合膨胀和腐蚀操作提取板材表面轮廓,根据三角测量原理计算出板材轮廓上各点的三维坐标从而实现板材的尺寸测量,并进行点云重建增强三维展示效果。实践结果表明亚像素检测方法在角点提取上存在优势,在实际板材测量应用中实现了高精度尺寸测量,满足了工业测量需求。     

Binocular Vision Object Positioning Method for Robots Based on Coarse-fine Stereo Matching

Machine Intelligence Research - In order to improve the low positioning accuracy and execution efficiency of the robot binocular vision, a binocular vision positioning method based on coarse-fine...     

基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术

针对当前遥操作工程机器人双目视觉定位技术匹配精准度低,导致定位误差过大的问题,提出种基于OpenCV改进的遥操作工程机器人双目视觉定位技术。在分析HSV色彩空间后,建立适合工程机器人的颜色特征识别空间体系,通过分析图像特征及运动坐标确定圆形光点,利用提供的靶点目标,创建模板后通过双目视觉获取具有靶点特征的其他图像,将图像代入OpenCV技术函数库中。在OpenCV技术函数库中通过光流法对图像进行函数匹配,应用将目标的背景模型与图像的处理方式分割开来,提取背景与干扰因素的全部信息,利用二值化阈值处理运动目标的形态,实现无干扰图像显示,确保定位结果的准确性。实验结果表明,基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术能够有效提高匹配精度,降低定位误差,具有一定的实际应用价值。