基于点集配准的立方体卫星非合作姿态估计

非合作目标相对姿态估计是空间在轨任务的重要问题。目前视觉成像系统通常采用特征点实现姿态测量,对单个特征点依赖性强,因此存在鲁棒性差的缺点。针对空间非合作目标中的立方体卫星在自主交会对接等任务中的姿态估计问题,采用双目视觉立体匹配并根据三角测量原理获取目标卫星的部分三维点集数据,利用点集配准解算该测量三维数据相对于已知模型的变换参数,最终实现立方体卫星的相对姿态估计。该方法基于稠密点集保证了较高的测量鲁棒性,并可扩展用于解决其他非合作目标的相对姿态估计问题。利用高精度转台的对比测量实验,验证了本文方法的精度和有效性。     

三维点云特征的工件识别与位姿估计

针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法.首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点...     

基于Transformer的三维人体姿态估计及其动作达成度评估

针对人机交互、医疗康复等领域存在的人体姿态分析与评估问题,本文提出了一种基于Transformer的三维人体姿态估计及其动作达成度评估方法。首先,本文定义了人体姿态的关键点及关节角,并在深度位姿估计网络(DPEN)的基础上,提出并构建了一个基于Transformer的三维人体姿态估计模型(TPEM),Transformer的引入能够更好的提取人体姿态的长时序特征;其次,利用TPEM模型对三维人体姿态估计结果,设计了基于加权3D关节角的动态时间规整算法,在时序上对不同人物同一动作的姿态进行姿态关键帧的规整匹配,并据此提出了动作达成度评估方法,用于给出动作的达成度分数;最后,通过在不同数据集上进行实验验证,TPEM在Human3.6 M数据集上实现了平均关节点误差为37.3 mm,而基于加权3D关节角的动态时间规整算法在Fit3D数据集上的平均误差帧数为5.08,展现了本文所提方法在三维人体姿态估计与动作达成度评估方面的可行性和有效性。     

基于双平行线特征的位姿估计解析算法

提出了一种基于特征直线的单目单帧计算机视觉相对位姿估计算法.用几何的方法代替常规代数方法,回避了特征点算法中传统的通过求解旋转矩阵和平移向量来获取位置和姿态参数的过程.以特征直线的平行关系和四直线围成的面积作为输入,推导出了几何意义下的位置和姿态参数解析表达式,求解过程简单、直接.理论推导和实验验证表明了该算法的正确有效性.     

基于网格纵横局部二值模式的三维人脸识别

提出一种基于网格纵横局部二值模式的三维人脸识别方法。为了充分体现人脸表面的细节差异,有效表示出由表情引起的局部形状变化,本文首先在人脸网格表面的半刚性区域内检测关键点集,并且由关键点确定中心面片,由中心面片及其周围有序环确定关键点邻域;其次将网格上中心面片及其周围有序环看成一个整体,从纵向(相邻环上对应面片之间)和横向(同一环上相邻标号面片之间)分别提取网格纵向局部二值模式描述符和网格横向局部二值模式描述符;然后对这两者进行特征融合得到网格纵横局部二值模式描述符;最后利用LC-KSVD2字典学习算法在Bosphorus数据库和FRGC v2.0数据库上完成识别实验。在Bosphorus数据库上各表情的平均Rank-1识别率为97.6%,在FRGC v2.0数据库上的Rank-1识别率为97.9%,该实验结果充分表明本文所提算法具有较高的识别精度,并且对表情变化具有一定的鲁棒性。     

接触式交互感知的人体三维坐姿姿态估计

针对视觉姿态估计方法受覆盖遮挡等干扰,提出一种基于座椅面压力图像的人体三维坐姿姿态估计方法,建立坐姿时 座椅面体压分布与人体三维姿态之间的跨域联系。 设计了一套基于压力-视觉的坐姿训练系统,将阵列式压力传感器嵌入在座 椅面中感知坐姿变换,利用时间戳实现压力图像和双目视觉图像的同步匹配。 采取双边滤波消除压力图像的尖峰噪声;依靠 OpenPose 姿态估计、三角测量等手段从双目视觉图像中提出 19 个三维关键点;为提高姿态估计精度,提出随机梯度下降最小化 损失函数的方法来优化三维关键点坐标,并利用 3D 高斯滤波器进一步生成 3D 关键点置信度图。 设计一个基于多层卷积神经 网络的压力-视觉跨域深度学习模型,以连续的多帧压力图像作为模型输入,包含三维关键点坐标及其置信度图的 3D 姿态估计 结果作为监督对模型进行训练。 算法依靠椅面上的阵列传感器接触感知坐姿时的压力分布,就能够准确的估计包含 19 个人体 关键点的三维坐姿姿态,在验证集上测试,19 个关键点平均误差 9. 7 cm。     

Improving contour based pose estimation for fast 3D measurement of free form objects

This paper introduces new techniques for pose estimation of free form objects with an optical 3D measurement system. The approach of pose estimation based on contour features was extended by utilizing projected features, which allows to overcome estimation limitations due to the lack of features on free form objects. The principles of combining contour features with projected markers are explained and results comparing different sizes, geometries and densities of projected markers are provided.     

基于旋转投影二进制描述符的空间目标位姿估计

为了实现基于点云的空间目标相对位姿快速估计,提出一种旋转投影二进制描述符(BRoPH)。该描述符首先建立特征点处的局部参考坐标系,然后通过旋转投影局部点云生成不同视角下的密度图像块和深度图像块,最后根据图像块生成特征点的多尺度二进制字符串。针对位姿估计对实时性的要求,在分析BRoPH Hamming距离分布的基础上,提出了基于Hamming距离阈值的特征匹配策略,用于剔除潜在的错误配对,加快位姿估计收敛速度。最后,在基于局部特征描述符位姿估计框架下分别与SHOT描述符和FPFH描述符进行了比较。结果表明:BRoPH描述符在仅需要SHOT和FPFH平均内存1/80的基础上,得到了远高于SHOT和FPFH的平均位姿估计精度,其平均姿态误差小于0.1°,平均位置误差小于1/180 R。此外,基于Hamming距离阈值的特征匹配策略使得BRoPH的位姿粗估计速度加快了7倍,总体位姿估计频率超过7Hz,比SHOT和FPFH分别快3~6.8倍。该方法具有占用内存小、计算速度快、位姿估计精度高和抗干扰能力强等优点,满足基于点云的空间目标位姿估计实时性要求。     

三维人脸姿态校正算法研究

针对目前三维人脸姿态校正算法的鲁棒性差和计算复杂的问题,提出了一种基于法向量对齐的人脸姿态校正算法,即先通过计算离散高斯曲率获取面部的3个特征点,然后计算这3个特征点组成的平面的法线方向,最后通过该法线的朝向进行人脸姿态校正。该方法计算量小,适用性广,实验结果表明,校正效果好。     

结合位姿约束与轨迹寻优的人体姿态估计

基于混合部件模型的人体姿态估计方法忽视了人体结构的对称位姿约束关系,从而导致对称部件容易被重复检测、人体姿态估计准确率较低,为此,提出一种基于位姿约束与轨迹寻优的姿态估计新方法。首先估计人体单部件和对称部件在单帧图像中的多个合理位置,利用对称部件之间的位姿约束关系构建标识部件。然后根据单部件和标识部件各自的目标优化函数,通过动态规划算法反复迭代获得初始轨迹候选集,再结合轨迹的全局特征剔除检测得分较低的运动轨迹。最后引入树形合约模型,联系时空上下文信息,准确求解出视频序列光滑且兼容的最优轨迹。在N-best、Outdoor Pose和Scene数据集中的实验结果表明,对于存在背景复杂、运动模糊、部件遮挡等问题的视频序列中,该方法平均姿态估计准确率达87%以上,有效减少了对称部件的误判,提高了视频中人体姿态估计的准确率。     

基于数字孪生的车间三维可视化监控系统

针对当前制造车间监控透明度低、方式单一、实时性差、缺乏模型等问题,参考数字孪生理论模型,以工业物联网平台作为系统服务平台,提出一种基于数字孪生的车间三维可视化监控系统六维模型,并介绍了系统开发流程.在此基础上对系统开发中的孪生数据采集、虚拟车间构建、数据实时映射等关键技术进行了阐述.同时,针对车间数据采集困难的现状,提...     

运用3D数字化模型的轮胎花纹检测

针对轮胎花纹的几何形状,提出基于3D数字化模型的检测方法。利用测量设备REVscan激光扫描仪获取轮胎花纹的表面数据,并利用Geom agic Qualify软件对获得的数据进行检测,检测结果以图文方式直观进行显示。该研究为轮胎花纹的检测提供了方便、快捷的方法。     

基于非刚体静力模型的微型机械臂姿态估计

提出了一种针对具有10个被动平面转动关节的微型化柔索驱动机械臂运动姿态的实时估计方法。通过建立该微型机械臂的非刚体静力模型,将10个平面自由度变量转化为1个位移变量和1个张力变量。用一个线型差动变压位移传感器(linear variable differential transformer,LVDT)和一个微型载荷传感器(load cell)测量该微型机械臂终端执行器的平面运动姿态。通过对测量结果的精度和误差进行分析,指出了该测量方法的优势与不足,并与其他几种可能的测量方法进行了比较和讨论。