仿生眼运动视觉与立体视觉3维感知

为使机器人同时具备双目立体视觉和单目运动视觉的仿人化环境感知能力,克服双目视场狭窄、单目深度感知精度低的缺陷,本文基于人眼结构特点,设计了一个具有4个旋转自由度的双目仿生眼平台,并分别基于视觉对准策略和手眼标定技术实现了该平台的初始定位和参数标定.给出了基于外部参数动态变化的双目立体感知方法和单目运动立体感知方法,前者通过两架摄像机实时获取的图像信息以及摄像机相对位姿信息进行3维感知,后者综合利用单个摄像机在多个相邻时刻获取的多个图像及其对应姿态进行3维感知.实验结果中的双目视觉相对感知精度为0.38%,单目运动视觉相对感知精度为0.82%.本文方法不但能够有效拓宽传统双目视觉的感知视野,而且能够保证双目感知和单目运动感知的准确性.     

机器人室内语义建图中的场所感知方法综述

场所感知问题是机器人语义地图研究的关键问题之一,本文对室内语义地图相关的场所感知方法进行全面综述.首先,根据近年的文献给出场所概念的描述性定义,对研究中涉及的相近术语和概念进行辨析,澄清研究对象和研究主题.然后,根据实现场所感知目标所采用的线索对已有方法进行分类介绍.主要分成3个大类:基于环境布局几何信息的方法、基于环境布局视觉信息的方法、基于用户指导信息的方法,其中各类又根据所用信息特点细分为若干子类.除此之外,将一些特殊研究方法单独归类进行补充说明.阐述各类别方法对场所感知问题的解决思路和工作原理,并指出各种方法特点和局限性.最后,分析了该领域存在的主要问题,并对未来研究方向进行了讨论和展望.     

一种基于SIFT特征的机器人环境感知双目立体视觉系统

针对双目立体视觉系统在机器人环境感知领域中存在的立体匹配以及测量精度问题,设计一种基于SIFT特征的双目立体视觉测量系统.利用SIFT特征良好的旋转、尺度、光照不变性等特性,有效地解决双目立体视觉系统的匹配问题,同时将SIFT算法在由FPGA和DSP组成的嵌入式系统上实现,显著地提高测量系统的实时性.提出一种基于二次多项式的误差补偿方法,对系统的测量结果进行补偿,弥补双目立体视觉系统测量误差随测量距离增加而增加的不足,从而提高系统测量精度.通过实际的测量实验、移动机器人环境感知实验以及与现有双目立体视觉产品的对比实验结果表明,系统能够很好地解决双目立体视觉的立体匹配和精度问题,并且能较好地应用于移动机器人环境感知任务中.     

基于单目视觉和里程计的SLAM算法研究

已有的基于视觉的SLAM方法大多采用双目立体视觉,存在成本高,标定过程复杂,鲁棒性低等缺点.因此,提出了基于单目视觉和里程计的SLAM方法.该方法采用尺度不变特征变换算法提取特征,用扩展卡尔曼滤波更新地图.此外,由于单个CCD摄像头不能直接获得图像的深度信息,采用特征点延迟初始化的方法来解决这个问题,这种方法使得基于单目视觉的导航变得可能.在MATLAB环境下实现了SLAM算法仿真,实验结果表明,在室内环境下,该算法运行可靠,定位精度高.     

基于低负载运算平台的双目视觉快速匹配算法

针对计算机视觉系统在低负载运算平台下的应用,对双目立体视觉系统中的图像特征提取和多分辨率图像匹配处理算法进行分析与研究。在对已有的图像降晰算法进行实验分析的基础上,提出了适用于低负载运算平台的双目视觉快速匹配算法。研究结果表明:该算法与已有的图像特征点匹配算法相比,算法执行时间缩短了约80%。基本满足低负载运算平台如自主移动机器人、车载摄像机等的要求,降低了运算难度,实现了目标定位实时性,同时兼顾了图像匹配精度和高可靠性。     

基于视觉传感器的障碍物检测

针对移动机器人双目视觉障碍物检测的实时性和准确性两大难题,提出了一种适用于室内复杂背景的障碍物检测方法。通过Retinex图像增强操作消除环境光照不均匀的影响;运用扫描线种子填充算法分割图像中的路面、背景和障碍物;通过二值化处理、边缘检测提取障碍物的轮廓信息和位置信息。在AS-RE轮式机器人平台上进行实验,实验结果表明,机器人能够在室内环境中稳定地实现自主避障功能,验证了提出的双目视觉障碍物检测算法的可行性。     

云计算环境下的一种高效的资源管理策略

近年,随着物联网相关研究工作的深入进行和新业务需求的日益增长,基于物联网技术的各种应用系统不断涌现。通常,人们希望智能物具有环境场所感知能力,因此提出一种基于物联网技术的场所感知应用系统。首先,围绕信息物品维、自主网络维、智能应用维3个维度构建该系统的体系结构,并分析了系统中主要实体间的关系;其次,讨论了体系结构中面向场所感知的专门部件的关键支撑技术及其发展方向,主要涉及环境物位姿传感、场所感知智能应用两个方面,其中,特别地给出一种物联网条件下可行的场所感知算法;最后,通过仿真实验验证了该系统的感知效果。     

一种改进SOM的双目视觉特征点快速匹配方法

针对未知非结构化室内环境中双目视觉机器人路标特征匹配的问题进行了研究,提出了基于改进自组织映射网络(Self-Organizing Map,SOM)的双目视觉特征点快速匹配方法。对双目视觉获取的环境图像提取SIFT特征向量作为改进SOM的输入,利用获胜者计算技术完成对输入SIFT特征点的快速匹配,SOM竞争学习过程中用街区距离与棋盘距离的线性组合作为相似性度量函数。实验结果表明,所提方法在路标特征匹配的时间和效果上优于传统SIFT和SURF特征匹配的方法,且能满足实时性要求。     

基于平行双目立体视觉的测距系统

基于计算机视觉的理论基础,在PC机上搭建出了平行双目立体视觉测距系统的实验平台,在前人的基础上对传统的标定方法进行了改进,实现了双目摄像机的标定,并采用特征点匹配领域的热点与难点算法尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法实现了立体匹配,恢复出物体的深度信息。通过实验与计算,最终验证了该方法理论分析的正确性及实践的可行性。     

H-S直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法

低成本双目视觉系统通常采用价格低廉的非测量相机,其视觉定位精度较低.若需获得较高的视觉定位精度,可通过算法来弥补或减少定位误差.本文阐述了基于H--S(hue-saturation)直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法,可提取左右摄像头图像特征点,并用左图特征点和极线约束对右图特征点进行修正,从而可实现双目视觉定位.在此基础上,为了进一步提高定位精度和减少计算量,采用了快速鲁棒性特征(SURF)算法提取左右图像的兴趣点,并利用间接立体匹配法改进了右图特征点提取.实验结果表明,在低成本视觉定位系统中采用该算法可以有效地提高定位精度.     

基于融合动态模板匹配的双目测距算法

高空无人机灭火时,要对火灾点进行探测.传统的探测方法易受环境的干扰,并且它的反应不灵敏,实时性较差.基于此本文提出了一种基于双目立体视觉的探测方法：首先搭建实验平台并设计其硬件电路,然后深入研究了经典的双目立体视觉测距算法,提出了一种新的测距方法.该方法主要内容包括：图像获取、感兴趣区域提取、图像预处理和基于权重融合的动态模板匹配算法.最后,采用多段非线性补偿的方法构建了测距模型,并在实验平台上对所构建的测距模型进行了大量的实验,实验结果表明：在50 m以内,该测距模型的误差在1 m以内,100 m以内,测距误差在2 m,匹配精度为6.947像素/m,基本符合高空无人机灭火的精确测距要求,故该测距模型测量的距离精度较好,工程应用性强.     

GPU近实时线性双目立体代价聚合

目的 近年来双目视觉领域的研究重点逐步转而关注其“实时化”策略的研究,而立体代价聚合是双目视觉中最为复杂且最为耗时的步骤,为此,提出一种基于GPU通用计算(GPGPU)技术的近实时双目立体代价聚合算法。方法 选用一种匹配精度接近于全局匹配算法的局部算法——线性立体匹配算法(linear stereo matching)作为代价聚合策略;结合线性代价聚合的原理,对其主要步骤(代价计算、均值滤波及系数求解等)的计算流程进行有针对性地并行优化。结果 对于相同的实验样本,用本文方法在NVIDA GTX780 实验平台上能在更短的时间计算出代价矩阵,与原有的CPU实现方法相比,代价聚合的效率平均有了数十倍的提升。结论 实时双目立体代价聚合方法,为在个人通用PC平台上实时获取高质量双目视觉深度信息提供了一个高效可靠的途径。     

基于视觉特征的大范围地形感知

提出了一种基于视觉特征的移动机器人大范围地形感知方法.该方法采用由近及远的学习策略:首先,将获取的图像分割并进行尺度归一化,提取样本中反映颜色的色相特征和反映纹理的局部二值模式(LBP)特征作为描述子;其次,利用双目视觉将近景的一部分地形样本分为障碍与地面,将这些样本作为有标签的训练数据构建分类器分类未知样本;最后,基于后验概率定义可信度,对可疑的样本进行重分类,提高最终分类准确率.实验结果表明,该方法可以准确且稳定地实现大范围地形感知.     

基于“原型”的机器人开放式室内场所感知算法

随着现代开放式室内设计理念的流行,一些功能场所逐渐转变为开放或半开放式,对这类场所的认知成为服务机器人面临的新挑战.文中提出一种基于认知心理学原型理论的算法来提高机器人对开放式室内场所的认知能力.首先,设计场所概念的原型模型,主要包括场所概念的特征物品描述和物品间典型空间关系描述.然后提出一种相似性度量函数及一种空间关系评分准则,将两者用于度量当前环境与场所概念原型的相似程度.最后,讨论场所区域感知问题及区域交叠对场所概念感知的影响.仿真实验表明,该算法能够解决对开放式室内场所的感知,具有一定灵活性和鲁棒性.     

改进的跨尺度引导滤波立体匹配算法

作为双目三维重建中的关键步骤,双目立体匹配算法完成了从平面视觉到立体视觉的转化.但如何平衡双目立体匹配算法的运行速度和精度仍然是一个棘手的问题.本文针对现有的局部立体匹配算法在弱纹理、深度不连续等特定区域匹配精度低的问题,并同时考虑到算法实时性,提出了一种改进的跨多尺度引导滤波的立体匹配算法.首先融合AD和Census变换两种代价计算方法,然后采用基于跨尺度的引导滤波进行代价聚合,在进行视差计算时通过制定一个判断准则判断图像中每一个像素点的最小聚合代价对应的视差值是否可靠,当判断对应的视差值不可靠时,对像素点构建基于梯度相似性的自适应窗口,并基于自适应窗口修正该像素点对应的视差值.最后通过视差精化得到最终的视差图.在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的实验结果表明,与传统基于引导滤波器的立体匹配算法相比具有更高的精度.     

基于奇异值分解结合Harris的快速匹配方法研究

针对室内环境下视觉图像匹配速度慢、精度低等问题,提出一种基于奇异值分解结合Harris的快速匹配新方法.随机采集两组相邻的视觉图像作为研究对象,利用奇异值分解(SVD)对视觉图像进行压缩与重构.利用Harris角点检测算法对重构后的视觉图像进行特征角点的检测,然后结合归一化互相关(NCC)算法对视觉图像的特征角点进行一次粗匹配,最后采用随机抽样一致性(RANSAC)方法对粗匹配结果进行校正,实现特征点对的精匹配.实验表明:与传统的归一化互相关模板匹配算法相比,该算法不仅将视觉图像在室内环境下的误匹配率降低至2.35％,而且图像匹配的速率提升了3倍.     

乒乓球机器人的视觉伺服系统

视觉伺服的乒乓球机器人系统作为典型的"手眼系统",是研究高速视觉感知和快速伺服运动的理想平台,其涉及的高速物体识别跟踪、快速精确轨迹预测及机械臂伺服准确回球等关键技术在工业、军事等领域有广泛的应用前景.本文提出了乒乓球机器人的高速视觉伺服系统实现方法,包括基于特征直方图统计和快速轮廓搜索的目标识别算法,基于模型参数学习和自适应模型调整的物体运动状态估计和轨迹预测算法,及基于轨迹预测的灵巧臂回球规划算法.通过实验验证了各算法的实时性和高效性,并在165cm高的仿人机器人"悟"和"空"上成功实现了双机器人对打和与人对打任务.     

基于物联网的家居室内环境在线监控系统研究

研究了物联网架构下的家居室内环境在线监控系统。系统通过基于ZigBee的无线传感器网络对室内环境进行监控,由远程智能监控平台与主协调器通信接收传感器感知数据并上传至服务器集群的数据库,经过云服务层处理,将监测数据和室内环境舒适度在Web应用服务系统实时显示,并通过远程智能监控平台实施远程控制终端设备。实验证明,该系统可有效地监控室内环境,高效地处理数据,实现了"高效、节能、安全、环保"的智能家居应用。     

Weber定律下尺度空间的自适应构建

在Weber定律的启发下提出一种基于"恰可识别差异"的尺度空间自适应构建方法。Weber定律认为人类感知模式不仅与刺激的变化有关,而且与原刺激强度有关。基于此观点,在图像尺度空间的构建过程中,首先以Marr视觉理论的屋脊型边缘和阶梯型边缘的特征之和计算图像的信息量,再通过实验获得人类视觉能感知到"恰可识别差异"时的图像信息量变化,最后通过曲线拟合自适应构建图像的尺度空间。实验结果表明,该方法充分体现了人类视觉感知特性,与其他尺度空间构建方法相比,在目标匹配实验中,匹配数目提升了25%以上;在去噪实验中,本算法的去噪效果良好。     

栅格法视觉传感集成及机器人实时避障

研究移动机器人在室内环境下集成双目视觉和激光测距仪信息进行障碍物实时检测。由双目视觉系统检测环境获取视差信息,通过直接对视差信息进行地平面拟合的方法快速检测障碍物;拟合过程中采用了随机采样一致性估计算法去除干扰点的影响,提高了障碍物检测的鲁棒性。用栅格地图表示基于机器人坐标系的地平面障碍物信息并对栅格信息进行提取,最后把双目视觉与激光测距得到的栅格信息进行集成。实验表明,通过传感信息集成,移动机器人既得到了充分的障碍物信息,又保证了检测的实时性、准确性。