基于光栅投射与立体视觉融合的障碍物检测技术

为实现智能车辆前方障碍物的快速准确检测,将光栅投射引入到双目立体视觉系统中,建立激光和视觉传感器融合的障碍物检测系统,将两种传感器的优势结合起来并填补单一传感器检测的不足。用双目立体视觉系统捕捉障碍物的轮廓信息,同时利用光栅投射技术对障碍物的局部信息进行调制,利用光栅投射出来的固定相位图像,可以快速实现立体视觉匹配中同名点的识别,能够较好解决立体视觉中图像配准的难题。     

机器人视觉导航传感器光栅投射误差校正系统

当前传感器光栅投射误差校正系统,没有计算光栅投射条纹的倾斜角度,导致系统应用效率低、稳定性差、精准度低,严重影响了机器人的使用效果。因此,提出机器人视觉导航传感器光栅投射误差校正系统。首先采用光栅读数头、细分盒完成系统的硬件组成,提高系统的应用效率;软件部分采用了高频数字计数滤波的方法,滤除掉频率高于该临界点的干扰脉冲;最后通过基于投影序列融合的光栅投射误差校正算法,分析光栅投射条纹的倾斜角度实现误差校正,提高系统的精准度。实验对比结果表明,机器人视觉导航传感器光栅投射误差校正系统的应用效率最高为96%、稳定性最高为98%、精准度最高为97%,所设计系统具有较高性能。     

智能车辆导航中障碍物检测方法研究

随着智能车辆技术的发展,如何检测障碍物成为了智能车进行自主导航的关键。文中介绍了基于视觉和激光雷达检测障碍物的方法,从而解决了车辆的自主导航问题。讨论了视觉法和雷达法在各自领域中检测道路障碍物的方法,分析了各种研究方向的优缺点,并指出未来通过多传感器数据融合进行障碍物检测将是重点和难点。     

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计

在研究机器视觉的移动机器人导航技术的基础上,基于层次结构,简单介绍导览机器人控制系统的总体方案及软硬件设计。采用图像处理中的边缘检测和模板匹配方式进行机器人的视觉导航,使机器人在结构化道路环境下能够自动躲避障碍物,停靠到目标点,并能向参访者导览解说,最后验证了该系统的有效性和优越性。     

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计

在研究机器视觉的移动机器人导航技术的基础上,基于层次结构,简单介绍导览机器人控制系统的总体方案及软硬件设计.采用图像处理中的边缘检测和模板匹配方式进行机器人的视觉导航,使机器人在结构化道路环境下能够自动躲避障碍物,停靠到目标点,并能向参访者导览解说,最后验证了该系统的有效性和优越性.     

虚拟现实和激光传感技术的机器人轨迹跟踪

为了优化机器人轨迹跟踪的准确性,提出了虚拟现实和激光传感技术的机器人轨迹跟踪控制方法。采用虚拟现实技术建立机器人视觉映射关系模型,掌握机器人运行参数状态,把机器人视角设成论域,并把激光传感器所感知的障碍物信息转换至论域中,计算障碍物阻力与目的地引力,控制机器人避开障碍物,跟踪预设轨迹运行至目的地。结果表明,本方法的机器人跟踪精度超过95%,机器人运行轨迹跟踪误差均小于5%,而且机器人轨迹跟踪准确性优于对比方法。     

光栅式双目立体视觉传感器的立体匹配方法

光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于立体匹配问题,为此,提出了一种基于极线约束和空间点最小距离搜索的立体匹配方法.该方法将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别标定后可测定光条中心点关于某个结构光模型的三维坐标,若两点匹配,则其三维坐标间的距离理论上为零.引入极线约束,在左摄像机成像光条上找一个特征点,在右摄像机所成像中便可计算出一条极线与之对应,在极线与各光条中心的交点中寻找匹配点.该方法在三维空间进行匹配,计算量小,能够实现点与点的唯一匹配.仿真实验表明了该方法的有效性.     

弧焊机器人空间焊缝定位系统的研究

建立了基于激光立体视觉的空间焊缝定位系统,使带有离线编程系统的弧焊机器人可以适应批量生产中每次焊缝位置的变化。利用激光视觉传感器获取空间焊缝特征点的机器人基坐标系坐标,用B样条曲线拟合测量点。可以快速实现空间焊缝的精确定位。     

基于共面参照物的多立体视觉传感器标定方法

提出了基于共面标定参照物结合双电子经纬仪标定多个立体视觉传感器的方法,该方法允许共面标定参照物在测量空间内自由移动,以经纬仪坐标系为中介,利用双电子经纬仪测量不同位置共面参照物上不共线的标定特征点在经纬仪坐标系下的精确的三维坐标,建立共面参照物上所有特征点和经纬仪坐标系的转换关系,构建三维标定特征点,在现场对多个视觉传感器进行标定,保证了测量状态与标定状态完全一致.该标定方法降低了标定设备的成本,简化了标定过程,提高了立体视觉传感器的标定精度.实验结果表明,该方法切实可行.     

基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统研究

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题,构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制,可以突破机器人自身定位精度的限制,充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量,提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法,该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像,结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明,基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm,较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。     

面向投影环境的计算机视觉交互信息获取

针对面向投影环境的视觉交互信息获取问题,提出了一种基于前景检测和立体视觉的体感交互信息获取方法.该方法使用双摄像头实时完成投影环境下的人体前景检测、姿势识别以及三维空间定位,能够为人机交互提供人体位置信息、姿势信息.为了验证该方法的有效性,设计并实现了一套虚拟场景视点控制系统.实验证明,该方法能够满足用户与虚拟场景实时交互的需要.     

基于计算机视觉的移动机器人导航

针对跟随路径导引的移动机器人导航方式的灵活性较差、维护成本较高、功能单一的缺点,将计算机视觉用于移动机器人路径识别。首先对视觉传感器获得的视频图像进行处理,获得有用的特征目标,实现机器人对当前路径信息的理解。然后调用直行或转弯功能模块对机器人进行导航控制。实验结果表明,该导航方式具有较好的实时性和鲁棒性。     

嵌入式全方位视觉导航器研究

研制了一种基于嵌入式技术和鱼眼镜头的新型全方位视觉导航器,可控制不同种类的移动机器人平台在光照剧烈变化的室内以及强日光照射下的室外环境中完成自主导航。提出一种以改进的粒子滤波算法（MPFT）为核心的全方位视觉导航算法,将均值漂移和动态阈值调整嵌入粒子滤波器,提高了跟踪算法的效率和对光照变化的适应能力。结果表明,在不同移...     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

基于主动式全景视觉的管道形变检测及重构技术的研究

研究了一种采用主动式全景视觉传感器(ASODVS)的 管道内表面全方位检测方法。基于主动式全景视觉检测原理, 提出了一种能够快速、全方位获取管道内壁三维点云信息,实现视觉检测管道形变的全景激 光视觉系统; 利用携带有ASODVS的爬行机器人进入管道内部,采集激光横断扫描全 景图像;然后根据提 取的管道内壁三维点云数据计算最小直径、横断面面积等几何特征判断变形率;最后根据三 维点云圆周分 布的特征,采用三角格网模型进行三维重构。实验结果表明:基于主动式全景视觉的管道内 壁全方位检测 系统能够实时完成对管道凹凸形变的检测和识别,并恢复管道内壁的三维形貌,具有较高的 检测精度。     

一种新的快速立体视觉导航算法

立体视觉技术被广泛的应用于视觉导航系统中.由于要求计算快速,以往的立体视觉导航系统通常采用局部匹配的方法,其匹配精确度较差,不能满足高性能视觉导航的需要.为此,我们提出了一种新的快速立体视觉匹配算法,该算法将每一条外极线分割成亮度一致的线段,并采用全局的树型动态规划进行优化求解,既充分利用了全图的相关信息,取得了较高的匹配准确度,又减少了搜索变量的个数,使得系统的效率得到大幅度的提高.实验结果表明,该算法能够取得与基于MRF的全局网格匹配算法相当的匹配结果,而执行时间上却很快,为视觉导航提供了可靠的环境三维数据.     

基于双目视觉的移动机器人避障研究

为了实现Pioneer3-AT轮式移动机器人避障的目的,设计了一种移动机器人避障的系统方案。该方案采用一种快速融合图像分割和立体视觉的障碍物定位方法,即利用经典图像处理把障碍物从背景中分割出来,同时提取其轮廓信息进行立体匹配,之后结合摄像头标定结果,实现空间点的三维重建。采用双目视觉和声纳传感器相配合来获得周围障碍物的信息,最终根据模糊控制原理设计了避障规则和避障控制器。通过实际的躲避障碍物实验,实现了移动机器人成功躲避障碍物的功能。实验结果证实了该系统的可行性和有效性。     

基于单摄像头双目成像系统在计算机视觉中的应用研究

利用单个摄像头和一平面镜的舍体实现了双目成像系统的三维视觉功能,并理论证明了平面镜相对于摄像头按一定条件放置时,利用合体可以得到适于三维立体视觉的图像。在已知舍体内外部参数的情况下,由舍体所得图像进行点的三维立体恢复的理论推导。对合体的标定、内外部参数的确定也进行了理论推导。最终证明,由合体进行三维立体恢复,其实质相当于双目成像。通过实验对合体和一双目成像系统分别进行了标定,利用标定的结果进行了对点的三维立体恢复。结果表明两者精度相当。