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针对室内非结构环境下,全球定位系统、无线电定位等定位手段使用困难,轮式里程计在楼梯等场合易出现打滑或空转而误差较大,单一视觉传感器或微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)很难实现高精度自主定位,以及传统的视觉与MEMS IMU组合导航算法复杂、计算量大、导航精度低等问题,提出一种适用于室内的深度相机与MEMS IMU松组合导航算法。MEMS IMU预积分结果作为改进迭代最近点(ICP)算法的迭代初值,大幅减少了迭代次数;通过深度相机和MEMS IMU分别计算载体的位置并作差运算,将位置差值作为量测信息,使用扩展卡尔曼滤波估计MEMS IMU的导航误差,修正航位推算的结果;利用Kinect v1深度相机和MTI 100-IMU搭建的平台进行实验验证。结果表明,基于MEMS IMU辅助的改进ICP算法能够减少迭代次数约50%,基于位置差值的深度相机与MEMS IMU松组合算法导航定位误差小于总里程的10%. 相似文献
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为了改善某型号微纳型空间相机在发射阶段的振动环境并避免相机发生破坏,针对微纳型空间相机的任务需求设计了一种被动式隔振系统。首先,对相机隔振系统进行了建模,研究了隔振系统的响应特性。然后,通过对隔振系统振动的耦合模型进行分析计算,实现了振动解耦并与传统分布形式进行了对比分析。根据相机结构参数和隔振系统模型,对被动式隔振器进行了计算与设计,基频为120 Hz且质量仅占相机的1.7%。最后,通过有限元分析方法对隔振系统进行了动力学仿真,并对相机本体和隔振系统分别进行了振动试验。试验结果表明,本研究被动式隔振系统对微纳型空间相机的正弦振动与随机振动响应隔振效率分别达到了55%和81%,隔振系统的有效性和合理性得到了验证。 相似文献
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为支持家庭用服务机器人抓取任务,设计了一种针对家庭环境中常见物体的实时三维重建系统.系统假设相机在围绕物体运动的同时采集图像.首先借助从运动恢复结构算法求解相机在采集图像序列时的运动轨迹.根据运动轨迹中的位置信息,基于几何约束为相机运动轨迹中的每一帧选择最合适的配对图像.提出基于虚拟双目的 立体匹配方法恢复每组配对中两帧图像共视区域的三维结构.利用L-R检查和抛物线拟合等后处理方法剔除误差较大的测点.最后用不同的图像配对计算出的三维结构生成最终的物体模型.实验结果表明生成的物体模型中位数相对误差在1.0%左右,满足机器人抓取任务中对物体模型的精度要求.同时系统平均运行速度超过25帧/秒,满足家庭用物体快速建模的要求. 相似文献
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针对已有相机规划方案应对目标较少或无法做到实时性的问题,从自动实现相机视觉效果优化的角度出发,提出了一种对于动态多目标的实时相机规划方法.首先,通过在多个目标之间构造椭球形的相机空间;之后,获取场景中各目标相对相机的视觉特性,以此来构造非线性规划优化函数.通过模型预测控制的方法对目标在相机屏幕上的表现进行实时优化.通过对算法的运算时间、运行效率以及在场景中的运行表现进行实验,验证了本文方法能够有效地优化场景中各目标的视觉效果,对多目标相机规划问题的研究有一定促进作用. 相似文献
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