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在搭载线激光轮廓传感器的机器人平台手眼标定问题中,依靠线激光轮廓传感器输出的2维点云信息进行标定,存在标定过程复杂、标定精度低的缺点。本文针对这些问题,提出一种基于圆柱侧面约束的手眼标定方法。通过改变扫描机器人末端位姿,获得不同位姿下圆柱侧面扫描数据。对于激光平面与圆柱侧面相交得到的椭圆轮廓,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法得到椭圆轮廓中心点坐标。利用椭圆轮廓的估计中心点到圆柱中轴线的距离建立约束优化方程,将手眼标定问题转化为约束优化问题。利用粒子群优化(PSO)算法和广义拉格朗日乘子法的融合算法求解约束优化问题,得到手眼标定的变换矩阵。最后基于所提方法进行模拟仿真和扫描重建试验。分别讨论了标定数据误差、标定参照物位置和标定参数初始值对标定结果的影响,并验证了手眼标定精度。结果表明,该方法不受标定参照物位置和标定参数初始值的影响,具有操作简单、通用性强、标定精度高等特点,标定精度在0.15mm以内,适合现场标定。 相似文献
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针对桥梁防撞监测过程中船舶识别速度较慢、效率较低等问题,提出一种基于视觉识别和毫米波雷达的桥梁防撞预警方法.建立基于YOLO算法的船舶目标识别模型,通过对船舶数据集目标框的重新聚类分析,优化YOLO算法模型参数.利用多尺度训练方法,增强船舶目标识别模型对不同尺度船舶的适应性和识别精度.通过毫米波雷达来获取船舶的轨迹信息,以实现船舶安全距离的准确判断.试验结果表明,采用基于视觉识别与毫米波雷达的桥梁防撞预警方法,船舶识别准确率为97.30%,单幅图像识别时间约为32 ms,预警成功率为93.33%,可以有效实现桥梁的防撞监测和预警. 相似文献
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