摄像机主动位姿协同的人脸正视图像获取方法

为了主动调整摄像机的位置姿态以在物方空间降低由人脸旋转带来的影响,提出人脸-摄像机主动位姿协同方法.利用工业摄像机与同步带类运动控制器搭建位姿协同环境,根据单像空间后方交会方法求解运动人脸姿态角和相对位置,计算人脸、摄像机和运动控制器各坐标系之间的映射关系,摄像机运动由相邻采样时刻摄像机相对位置和人脸姿态角计算得出的摄像机协同位姿控制,主动、实时地获取人脸正视图像.实验表明,运动轴上的摄像机点位误差小于10 mm,取得的人脸正视图像提高了人脸纠正的精准度与鲁棒性.     

基于单目视觉的空间定位算法

为解决基于单目视觉的像机空间定位问题,基于射影几何原理,提出了一种利用特殊标志点的空间几何信息和光学像机实现像机与标志点的相对位姿测量,进而推算像机的空间坐标位置的方法.该方法避免了计算过程中对每帧图像都进行复杂的非线性解算,而利用像机与标志物间一种特殊姿态即正视投影作为连续位姿计算的起点和初始值,利用帧间约束来进行后续帧的位姿跟踪计算,达到既保证计算精度,又减少计算量的目的.在试验和实际应用中均取得良好效果.     

双目立体视觉的无人机位姿估计算法及验证

针对无人飞行器在未知复杂环境下的导航问题,提出了一种基于双目立体视觉的无人飞行器位置和姿态估计算法。用双目摄像机采集立体图像序列,对图像进行立体校正后使用Harris算法提取特征角点,用NCC算法获取匹配特征点,导出摄像机坐标系下的特征点坐标,得到三维立体特征信息,使用RANSAC算法与L-M迭代算法得到无人飞行器姿态和位置估计值。实验结果表明,基于双目立体视觉的位姿估计算法能适应未知环境变化,计算结果与实际位姿量相比误差小,能满足无人飞行器导航要求,可为无人飞行器的导航实现提供一套新途径。     

天平校准系统中位置姿态非接触式测量与计算方法

针对天平校准中的天平位置姿态的确定提出了一种非接触式测量法。该方法利用了cod激光二维定位图象传感器或者是PSD光电位置传感器等二维测量装置组成三维位姿检测系统，解决了空间的三维测量问题，可以高速准确地确定天平被测物的6个自由度参数，获得天平位姿变换矩阵，从而确定其在空间的位置和姿态。本方法将运动过程分解为平动和转动，通过对空间直线矢量方程的计算，得到空间物体的位姿变换矩阵，数学建模准确，测量快速可靠，最终精度达到10μm。     

基于肤色模型与人脸特征的多姿态人脸检测

传统AdaBoost人脸检测算法使用正面人脸训练分类器,不能检测有任意偏转角度的多姿态人脸。本研究利用各种多姿态人脸中人眼结构变化比较小的性质,使用人眼训练AdaBoost算法的分类器,设计出一种快速的复杂场景下的多人多姿态人脸检测算法。先将图像映射到一种色彩空间,运用皮肤颜色分布特性检测皮肤区域;再运用AdaBoost算法从肤色区域检测出人眼区域;最后根据人眼在人脸中的位置计算出人脸的位置。实验结果表明:该算法对多姿态人脸有很好的检测效果。     

基于三视图几何约束的摄像机相对位姿估计

针对从影像中恢复摄像机位姿的问题,提出基于三视图几何约束的位姿估计算法.利用强制选择机制对影像进行特征点提取,通过光流法和前后向误差实现相邻三帧影像的特征点匹配;推导基于本质矩阵优化分解的位姿估计,利用对极几何约束构建目标函数,通过迭代优化确定旋转矩阵的唯一解,优化了唯一解的确定方法,提高了相对位姿估计效率,得到第1、2摄像机矩阵;基于三视图的几何约束关系,由三焦点张量和匹配特征点建立目标函数,由迭代过程得到第3摄像机相对于第1摄像机的位姿参数.结果表明,提出算法的鲁棒性、精度以及算法效率均优于传统算法,能够快速、准确地估计摄像机相对位姿,可以实现对旋翼无人机的轨迹跟踪.     

基于三维模型子空间监督学习法的二维人脸识别

人脸识别的一个主要难点在于人脸姿态和光照变化对识别性能影响显著.考虑到此问题,本文提出了一种将三维模型和二维照片相结合的新的人脸识别技术,对不同人脸姿态和光照变化有很好的鲁棒性.在训练阶段由特定三维人脸模型生成大量带有不同姿态和光照的虚拟二维照片,采用监督学习法使这些虚拟照片形成子空间,最终组成特定人脸模板.此时不再需要三维数据,只要匹配真实二维照片和模板就可以进行人脸识别.     

基于视觉信息的航天器位姿估计迭代算法

基于视觉信息的空间目标相对位姿估计问题是未来空间操作的关键所在,正交迭代算法是一种具有实时性好且全局收敛特点的单目位姿估计算法.为了有效利用多个摄像机荻取的数据,进一步提高位姿估计算法的综合性能,提出了一种双目正交迭代融合算法,取两个摄像机获取的所有特征点的目标空间共线性误差平方和作为误差函数,推导得到使两个摄像机总的...     

应用PCA理论进行多人脸姿态估计的方法

多人脸姿态估计是多姿态人脸识别的关键问题,至今尚未很好地解决。本文提出了一种基于PCA(Principal Component Analysis)算法的多人脸姿态估计方法,以获得人脸姿态与人脸图像在特征空间投影间的对应关系。算法首先利用PCA理论构建训练样本集的姿态子空间与特征向量,然后利用欧氏投影距离进行姿态估计,最后对方差贡献率与姿态估计准确率间的关系进行了研究。为了验证算法的有效性,利用23类姿态,共690个样本进行了实验,实验结果表明,该方法的姿态估计准确率为84%。说明将该方法应用与多姿态人脸估计是有效的,可行的。     

3-RSS/S并联机构位姿误差的数值分析方法

位姿精度是机构的重要性能指标,也是并联机构结构分析的难点之一。针对在3-RSS/S并联机构误差分析中采用全微分方法忽略高次项会使精度下降的问题,提出采用数值分析的方法来研究位姿误差:基于逆向运动学模型,通过不含误差的机构尺寸参数进行逆解计算,得出机构的输入参数;基于正向非线性运动学模型,以原姿态角作为迭代初值,计算出包含误差时的动平台末端姿态,进而计算出位姿误差;根据设定的误差源分布规律,基于蒙特卡洛方法随机生成机构尺寸参数的误差,计算得到位姿误差的分布规律;遍历整个工作空间,得到位姿误差在整个工作空间中的数字特征值与分布规律。通过三维建模方法验证了数值计算的正确性,通过算例验证了该方法的可行性与有效性,为3-RSS/S并联机构的精度研究奠定了基础。     

基于视觉-磁引导的无人机动态跟踪与精准着陆

针对无人机通过视觉对地面动态目标跟踪过程中视角固定易丢失目标,以及在着陆过程中由于成像畸变严重、画面不稳定导致定位精度差的问题,提出随动视觉跟踪的跟踪控制策略和基于视觉联合磁引导的获取无人机高精度相对位姿的方法. 在跟踪过程中,设计新型信标图案供无人机进行视觉识别获取目标的方位,识别速度可以达到5 ms/帧,通过随动视觉跟踪完成实时跟踪. 在着陆过程中,在动态目标上设置磁源,利用无人机检测磁场特性并通过BP神经网络解算相对位置;在信标图案内设置平行线特征,用于近镜头时辅助视觉解算相对角度. 在获取无人机相对位姿后,进行相应的运动控制即可完成着陆. 实验结果表明,跟踪过程稳定可靠,抗干扰能力强;着陆精度高,着陆误差小于2 cm.     

航天器交会对接位姿视觉测量迭代算法

针对航天器交会对接过程中利用单目视觉进行相对位姿参数确定问题,利利用由目标航天器上4个非共面设置的特征光标点和追踪航天器上单个CCD相机组成的交会对接航天器单目视觉测量系统,推导了交会对接航天器间相对位姿参数测量的迭代算法,将相对位姿参数求解问题转化为非线性优化问题,在目标航天器像平面空间内推导优化目标函数,利用Levenberg-Marquardt算法求解该非线性优化问题,并选择一解析算法以快速求解迭代初值,仿真结果表明算法的有效性和可靠性,能够满足交会对接航天器测量精度要求。     

非合作目标在轨服务最终接近段视觉导航算法

为解决在轨服务最终接近段传统单目视觉相对导航方法受相机视场限制以及非合作航天器无法设置人工靶标的问题,提出了以非合作航天器太阳帆板三角形支架的部分结构为测量目标的视觉相对导航算法.首先,设计了"自拍杆"相机安装结构和相机实时标定方案,给出了视觉相机安装角的计算方法;然后,基于逆投影原理构建满足三角形支架实际空间几何构型约束的优化模型,采用蚁群搜索算法求解特征点的景深,并应用绝对定位方法估计航天器之间的相对位置和姿态;最后,以非合作航天器在轨服务最终2 m~0 m的接近段为背景进行数学仿真,在相对距离小于1 m时,航天器之间的相对位置和相对姿态确定精度分别优于3 mm和0.2°,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:该相对导航方案可行,导航算法具有较高的精度,且相对导航的精度随着航天器之间的相对距离的逐渐减少而逐渐提高;同时,该算法对投影点测量误差具有较好的鲁棒性,在投影点测量误差较大时仍具有较高的精度.     

并联机构实现舱段对接的位姿测量方法及试验研究

针对目前串联对接技术的不足,为实现舱段自动对接,研制了一套以激光跟踪仪为测量设备,并联机构为对接机构的舱段对接系统,提出了一种位姿测量及换算方法,旨在为并联机构实现舱段对接提供可靠的调姿运动参数.首先,以特征测量为基础,匹配移动舱段与激光跟踪仪之间的坐标系关系,将移动舱段坐标系作为中间坐标系,分别构造移动舱段与动平台及...     

视觉测量中光学测头姿态估计方法

基于光学测头特征点成像的单机视觉坐标测量系统具有测量空间大、测量精度高及可进行现场测量等优点,是替代传统的大型坐标测量机的最有发展前途的技术方案之一.为实现该测量方法,必须先解决光学测头姿态估计问题,为此,提取一种利用SVD与矢量观测值的姿态确定方法.首先,通过基于SVD的5点优化算法确定特征点的空间坐标;然后,利用特征点的测头坐标和空间坐标建立关于测头坐标矢量、像机坐标矢量的矩阵方程,优化求解矩阵方程确定光学测头(测头坐标系)相对于像机坐标系的姿态.该算法利用所有数据冗余信息,提高了测量系统的精度和稳定性.实验证明,该算法切实可行,系统的单点重复性及测量不确定度<0.1 mm.     

基于月貌匹配的视觉导航方法

针对月面探测器在接近、下降、着陆阶段所要完成的精确导航任务,提出了一种基于月貌匹配的月面探测器的视觉导航方法.月面探测器下降过程中,与探测器固联的CCD相机所拍摄的月面图像相对于图像数据库存在较大的旋转和缩放.采用Scale Invariant Feature Transform(SIFT)算法提取月貌特征并在图像数据库中进行匹配,克服了存在较大的旋转和缩放的图像的匹配问题.最后,利用月貌匹配点的地理信息,通过2D/3D位姿估计方法,估计出探测器在地理坐标系下绝对的位置和姿态.仿真结果表明该方法有效,可以应用在月面探测器在接近、下降、着陆段的导航任务中.     

一种基于图象的无标定视觉伺服方法的研究

采用基于图象的视觉伺服方法，绕过了3D空间的重建，直接利用图象特征来控制机器人的运动、给出了一种基于图象的无标定的视觉伺服控制方法，通过动态估算图象雅可比矩阵来代替实际的雅可比矩阵，消除了工业应用中标定的繁琐和由此引起的误差，特别避免了基于位置控制方法成像过程的非线性和图象匹配等带来的视觉重建困难。     

面向深度相机位姿优化的帧间点云数据配准算法

TOF相机能够同时采集灰度图像和深度图像从而优化相机位姿的估计值. 应用图结构调整框架优化多帧数据采集时的相机位姿,采用帧间配准决定优化的精度和效率. 从2帧图像上提取并匹配尺度不变特征点对,二维特征点被扩展到三维空间后,利用与特征点的空间位置关系将2帧三维点云配准;逐步应用提出的算法配准参与位姿优化的多帧点云中的任意2帧点云;最后将有效配准的点云帧对作为输入数据,采用图结构算法优化位姿. 实验结果表明,提出的帧间配准算法使得位姿估计值精度显著提高,同时保证了估计效率.     

水轮机叶片焊补机器人的工作路径规划

论述了焊补机器人在三维空间全方位的工作路径规划,通过对空间曲面位姿的精确计算和利用三次B样条函数对关节变量的插值,使规划的路径轨迹准确地通过预定的焊补位置而不产生误差,且易于编制路径规划程序。