基于机器视觉的口杯酒瓶盖旋转角度测量方法

针对口杯酒瓶盖对激光打码角度的特殊要求,研究一种口杯酒瓶盖旋转角度测量方法,该方法提出使用几何法与模板匹配法两种方法测量口杯酒拉环及中心文字与水平线的角度。其中,几何法通过连通域搜索和计算重心,定位圆环感兴趣区域,基于圆环被拉环切割部分的特征,得到凹凸方向的特征加强区域,有效计算出口杯酒瓶盖拉环与水平线之间的角度。模板匹配法通过分析在理想情况下口杯酒的文字字样,得到文字字样轮廓,平滑轮廓,并以此作为匹配时的形状模型。匹配过程中,对新图像查找形状模型,得出口杯酒中心文字与水平线的角度。该测量方法高速、准确、稳定,满足高速生产线的实时在线检测需求,解决了现有的口杯酒瓶盖激光打码的问题。     

旋翼飞行机械臂的混合视觉伺服和分层控制方法

无人机臂系统是一种具有强耦合特性的智能移动机器人,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等,同时机载机械臂的运动会造成飞行平台的重心变化和动态不稳定。针对基于图像的只在目标附近线性收敛与基于位置的目标易偏离视野范围等不足以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型并通过欧氏单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,最后通过分层任务组合控制算法完善了其耦合机制。最终改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性,通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性。     

基于SURF特征的多机器人栅格地图拼接方法

实现地图拼接是多机器人协作创建地图的一项关键技术。研究了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的多机器人栅格地图拼接方法,该方法通过对机器人运动坐标系进行刚体变换,将栅格地图拼接问题用图像配准的最小化问题来表示并建立数学模型。首先利用一种改进的SURF算法从待拼接地图中提取特征,然后利用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配得到初始拼接参数,并将拼接参数作为ICP算法的初值来求解目标函数。最后分别利用公开数据集和Turletbot2移动机器人进行了实验,结果表明该方法能对多机器人建立的栅格地图实现可靠拼接,鲁棒性好且精度高,拼接速度快适用于较大规模环境栅格地图拼接。     

基于LDB描述子和局部空间结构匹配的快速场景辨识

提出一种新的基于局部差异二值(local difference binary, LDB)描述子和局部空间结构匹配方法实现快速场景辨识,运用多重网格密集采样得到图像区域的灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度进行二值描述,继承了二值特征提取的快速和低存储的优点。通过构建特征点的局部空间分布约束,将局域内的多点匹配取代单点匹配,排除了大量错配点,提升了匹配的准确率。试验表明,本研究方法计算效率约是尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)的2.7倍,加速稳健特征(speeded up robust features, SURF)的1.9倍,充分验证了本研究方法的有效性和识别性能。     

改进PRM算法的无人机航迹规划

针对传统随机路标图(PRM)算法对航迹规划的自由空间进行随机采样表现出的随机性,和在狭窄通道中可能出现的航迹无解问题,提出一种改进PRM的航迹规划算法。通过将障碍物的边界点作为确定采样点,并对栅格地图的自由空间建立最优可行区域,降低传统PRM算法随机采样点的分散性,使路径搜索具有明确性,以此来提高算法在时间和空间上的利用率。为验证算法的有效性,采用MATLAB仿真平台建立无人机二维和三维空间,进行航迹规划对比实验。实验结果表明:在三维空间中,改进PRM算法较传统PRM算法航迹规划时间降低2. 469%至5. 721%,航迹长度减少0. 89%至1. 54%。