基于单摄像机手眼系统的距离测量标定方法

距离信息的获取在机器人技术中是非常重要的。提出了一种适于机器人手眼系统进行双目测距的简单的测量标定方法。这种方法通过控制深度方向上的一次移动，即可得到某些参数的标定解，从而克服了一些标定系统技术上的难点．通过实验验证，本方法可以达到小于１２％的测量精度．可以用于机器人的视觉粗定位和三维避平障等实际应用．     

一种搭载深度相机的机器人手眼标定方法

针对机器人手眼标定过程中人工标定时间长和标定误差大的问题,以双目测量为基础,设计了一种基于深度相机的机器人手眼标定方法.深度相机对标定物进行成像并建立点云模型,通过标定物的特征点视差及深度值反映摄像机的空间关系,同时导入机器人基坐标系下坐标,计算手眼关系变换矩阵,完成机器人手眼关系标定.实验表明:该方法标定的平面误差不...     

移动机械臂手眼关系标定及视觉伺服控制方法

将视觉传感器集成到移动机械臂上构成眼在手上构型的视觉伺服系统是服务机器人实现物品抓取与搬运操作的一种有效方法,但存在手眼关系标定算法复杂非线性,以及难以处理移动机械臂的非完整性约束等难题。为了克服以上难题,首先将移动机械臂抽象为一个广义机械臂,对其进行运动学建模,并求出其运动学解析逆解;然后提出一种全新的线性主动视觉摄像机标定方法对手眼关系进行标定;最后设计包含眼注视逼近和look-then-doing开环抓取的视觉伺服切换控制律来控制移动机械臂实现家庭物品的抓取操作。仿真及试验结果表明,该线性手眼关系标定法易于实现,且具有极高的标定精度,同时设计的视觉伺服切换控制律能够有效克服移动机械臂的非完整性约束带来的控制困难。     

改进的单特征点机器人手眼自标定方法

针对手眼标定过程要求机器人运动次数过多的缺点,提出了一种改进的单特征点手眼自标定方法.引入手眼关系矩阵的解耦运算,分别标定手眼旋转矩阵和平移向量.运算过程无需计算特征点位置,操作过程仅需机器人末端有5次以上平移运动和2次以上旋转运动.实验与误差分析结果表明,所提方法满足工业机器人手眼视觉测量的需求.     

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。     

基于OpenCV的摄像机标定方法研究

提出了一种基于OpenCV的摄像机标定方法.分析计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,考虑摄像机透镜的径向畸变与切向畸变的影响及模型的求解方法,同时结合基于Matlab的摄像机标定工具箱中的角点提取模块,给出了实验结果.结果表明,此方法精度较高、鲁棒性好,有效解决了计算机视觉系统的开发研制周期长的问题,可广泛应用于三维重建、虚拟现实等领域.     

基于预估补偿的手眼伺服空间机器人控制方法的研究

针对手眼伺服空间机器人系统自主控制中，由于视觉反馈和控制算法的运算时间造成的大时滞现象对系统控制影响，提出了基于Smith预估补偿的优化机器人视觉伺服的控制方法。利用手眼反馈和关节返回的信息来估计实际情况下当前机械臂末端与目标的相对位姿，进行机器人的控制。同时根据空间机器人的具体情况，提出了固定视觉反馈时滞的方法，对系统进行了简化。该方法可消除系统的大时滞对系统控制的影响，提高了系统控制的实时性、稳定性和精度。模拟试验仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于OpenCV的摄像机标定方法的实现

介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,考虑到切向畸变和径向畸变,在VC++环境下,指出了基于OpenCV的摄像机标定算法.该算法充分运用了OpenCV的函数库功能,具有很高的标定精度和计算效率,可以满足立体视觉系统的需要.     

基于预估补偿的手眼伺服空间机器人控制方法的研究

针对手眼伺服空间机器人系统自主控制中，由于视觉反馈和控制算法的运算时间造成的大时滞现象对系统控制影响，提出了基于Smith预估补偿的优化机器人视觉伺服的控制方法。利用手眼反馈和关节返回的信息来估计实际情况下当前机械臂末端与目标的相对位姿，进行机器人的控制。同时根据空间机器人的具体情况，提出了固定视觉反馈时滞的方法，对系统进行了简化。该方法可消除系统的大时滞对系统控制的影响，提高了系统控制的实时性、稳定性和精度。模拟试验仿真结果验证了该方法的有效性。     

无标定机械臂视觉伺服控制的实验设计

机器人视觉伺服系统是机器人领域一重要的研究方向,它的研究对于开发手眼协调的机器人在工业、生产、航空航天等方面的应用有着极其重要的意义.研究视觉伺服控制的无标定模型这一问题,首先介绍了无标定的视觉伺服控制原理.然后设计了无标定的视觉伺服控制实验,给出了实验算法,最后给出了实验结果,实验结果表明无标定的视觉伺服控制的有效性.     

New self-calibration approach to space robots based on hand-eye vision

To overcome the influence of on-orbit extreme temperature environment on the tool pose(position and orientation) accuracy of a space robot,a new self-calibration method based on a measurement camera(hand-eye vision) attached to its end-effector was presented.Using the relative pose errors between the two adjacent calibration positions of the space robot,the cost function of the calibration was built,which was different from the conventional calibration method.The particle swarm optimization algorithm(PSO) w...     

Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization

Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards highprecision visual positioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a threestage calibration method based on hybrid intelligent optimization is proposed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the first stage. Then in the second stage, two cameras’ parameters are optimized separately. Finally, the integrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transformation (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find nearoptimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simulation analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accurate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation.     

含参数校准的烧结物料结构优化模型

近年来,铁矿石价格上涨导致钢铁企业生产成本增加.许多学者建立线性或非线性规划模型,优化烧结物料结构,以降低生产成本.首先利用基准期数据,建立模糊规划校准模型,得出关键参数的校正系数,然后再建立含校正系数的烧结物料结构优化模型.与通常的模型相比,计算实例进一步降低了成本.     

基于双一维靶标的摄像机标定方法

针对大视场摄像机的标定,提出一种基于双一维靶标的摄像机标定方法。两个一维靶标任意放置在摄像机视场内,摄像机从多角度拍摄靶标图像;利用一维靶标特征点共线的特性进行图像畸变校正;计算两个一维靶标所在空间直线在图像中的消影点,得到在空间中的夹角关于摄像机内参数矩阵的表达式,利用其所成角度恒定这一约束求解摄像机内部参数;采用非线性优化方法,求解摄像机内、外参数在最大似然准则下的最优解。仿真试验结果表明,当噪声水平小于0.5 pixel时,摄像机内部参数的相对误差均小于0.3%。实物试验结果表明,视场范围为1 200 mm×800 mm时,该方法的标定精度优于0.1 mm。     

A new method of phase measurement based on optimization

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基于单模板的二维场景重建方法

针对现有场景重建算法具有计算复杂度高且鲁棒性差的缺点,本文采用一种基于映射变换的黑箱标定方法,根据图像坐标与世界坐标的线性映射模型,利用矩阵方程获取摄像机参数。与传统方法相比,该方法仅需一幅模板图像,降低了特征点与模板个数,简化了计算。实验过程中,利用图像降噪、改进的Harris算子角点提取等预处理过程快速提取特征点,实现摄像机参数标定的映射变换;建立了误差评价函数评价本文方法与Tsai标定算法。实验结果表明,该方法具有稳定性强、计算精度高、算法简捷的特点。     

相机快速立体定标方法

相机定标是计算机视觉中极为重要的环节,定标的准确性和实时性直接影响其工业应用。为了实现快速、高精度的相机定标,对相机的成像模型及模型参数求解进行了研究,发现相机成像平面中心附近区域的畸变基本可以忽略。针对这一发现,提出一种简易、快速的相机立体定标方法。首先以成像平面中心附近的点作为特征点,用来求解相机的内外参数,再将求得的内外参数作为已知带入畸变模型,以剩余点的三维坐标及像素坐标作为输入,用多元线性回归最小二乘法对畸变参数进行最优化拟合。实验表明,该方法的定标精度高,其平均像素误差可达到10-2量级,同时算法运算时间明显缩短,能更好地满足实际工业应用的需求。     

一种基于Tsai法的摄像机改进标定法

为了提高摄像机标定精度和降低标定的复杂度,在Tsai两步标定法的基础上,提出了一种改进标定法.该方法采用分步标定的思想,以创建的平面模板为标定物,利用共面点便可线性求解出摄像机的内外参数.建立的摄像机模型考虑了径向畸变,有利于提高标定精度,标定过程只需要线性计算,避免了繁琐的非线性优化.