基于双目视觉的跟踪机器人系统的设计

文章介绍了一种以TMS320DM642为核心,结合编解码芯片SAA7115和SAA7105组成的高速图像处理系统,和典型的电机控制芯片TMS320F2812为核心的电机控制系统,组成了基于双目视觉的跟踪机器人系统.文章提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法,该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复目标位置信息,完成在动态背景下运动目标的识别与跟踪,从而高效实时地检测运动目标并实现时目标的跟踪.     

基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统的研究

设计了一款基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统。该系统通过安装在眼镜上的摄像头采集人眼球瞳孔运动图像,并利用硬件电路分离视频同步信号,然后将信息传送至S3C6410嵌入式处理器,处理器利用图像处理算法计算出人的瞳孔运动轨迹,从而得到人眼瞳孔的实时定位信息。该系统具有较为广泛的应用前景,可以通过人眼睛的转动来实现对各种智能化设备的控制,能够应用于残疾人智能护理、病床智能护理等实际领域。     

基于机器视觉的机器人动态目标检测系统

由于机器人动态目标检测系统在检测过程中缺少对动态物体的准确标定,导致检测精度不高。基于此,设计基于机器视觉的机器人动态目标检测系统。首先,对机器人动态目标检测图像进行处理,基于机器视觉对处理过后的图像信息进行动态目标检测标定;其次,根据标定传输数据畸变校正动态目标检测图像,从而实现动态目标检测;最后,进行实验对比分析。实验结果表明,该系统的动态目标检测误差小,能够实现动态目标检测。     

基于机器视觉的机器人武器目标跟踪系统

移动机器人武器是现代高科技在战争中的具体应用,其目标跟踪系统与其它武器目标跟踪系统相比有其自身的特点和不同.本文以机器视觉为理论基础,利用小波变换对武器系统采集到的序列图像进行去噪处理,提出了复杂背景下运动目标检测和跟踪的方法,为移动机器人武器目标跟踪系统的研究和设计提供了理论依据.     

视觉引导的机器人曲线跟踪系统

曲线跟踪是在视觉引导下机器人运动控制的一种典型应用。该文介绍了一种实用的视觉引导机器人曲线跟踪系统。在该系统中,机器人可以在视觉系统的引导下跟踪平面上的任意曲线。视觉系统能够完成自动标定、自动识别曲线、跟踪控制等功能。该系统具有算法简单,实用性和稳定性强等特点,其跟踪速度和精度都在实验中取得了较为满意的结果。     

基于双目视觉的无人飞行器目标跟踪与定位

针对小型无人飞行器跟踪目标的问题,提出了一种基于双目视觉和Camshift算法的无人飞行器目标跟踪以及定位算法。双目相机得到的左右图像通过Camshift算法处理可得到目标中心特征点,对目标中心特征点进行三维重建,得到机体坐标系下无人飞行器与目标间的相对位置和偏航角,应用卡尔曼滤波算法对测量值进行了优化,将所得估计值作为飞行控制系统的反馈输入值,实现了无人飞行器自主跟踪飞行。结果表明所提算法误差较小,具有较高的稳定性与精确性。     

基于双计算机的仿人机器人的视觉跟踪系统

运动目标的实时跟踪是机器人视觉的关键技术之一。设计了仿人机器人的视觉跟踪系统,系统采用双计算机,分别负责视觉信息的处理和运动单元的控制,两台计算机通过Memolink进行通讯。基于Windows的视觉信息处理子系统实现运动目标的分割,状态估计和预测。运动控制子系统采用RTlinux实时操作系统,利用PD控制器控制关节运动。实验验证了系统的稳定性和实时性。     

基于Adept机器人的视觉伺服控制系统

机器人视觉伺服控制在理论和应用等方面还有许多问题需要研究,例如特征选择、系统标定和伺服控制算法等.针对Adept机器人,提出了一种简单快速的不需要精确标定摄像机内外部参数的摄像机标定方法,完成了从被观测物体表面所在的视觉平面坐标系到机器人基坐标系的坐标变换.使用图像的全局特征,即图像矩特征进行伺服跟踪;利用所推导的图像雅可比矩阵,设计了由图像反馈与目标运动自适应补偿组成的视觉伺服控制器.将算法对静态目标的定位实验进行了验证,然后又将其应用到移动目标的跟踪上,通过调节和优选控制参数,实现了稳定的伺服跟踪和抓取.实验结果表明采用图像矩作为图像特征能够避免复杂的特征匹配过程,并且能够获得较好的跟踪精度.     

机器人视觉定位的图像处理

在机器人视觉定位系统中,图像处理是核心部分,本文针对实际的目标图像,通过对其进行图像预处理,再经边缘检测和应用最小二乘法求得定位点的坐标和相对偏转角度,获得图像定位的信息。经验证符合设计要求,达到了实际应用的准确度。     

机器人视觉动态目标跟踪的最优方案研究

机器人视觉导航是机器人系统研究的重要焦点性版块,通过对人类视觉的替代,机器人视觉导航确保了机器人在现实中发挥人类的效能,成为对应领域的重要劳动力。但是机器人视觉动态目标跟踪的实现难度比较大,需要突破的技术瓶颈也比较多,当前对此的解决方案比较多样化。本文主要关注于机器人视觉动态目标跟踪最优方案的问题,希望可以给予实际跟踪系统的构建提供参考。     

微型机器人视觉系统的实现

利用Ф2mm电磁型微马达作为执行器设计制作了一外形尺寸为 5mm× 6mm的微型机器人小车 ,附设了粗细两级CCD摄像头来实现机器人视觉。为了满足机器人实时控制的要求 ,采用简单实用的机器人运动参数粗略提取方法 ,实现了机器人当前位置、运动速度和方向以及运动加速度等参数的实时提取。当机器人到达目的地来实现微器件精密定位时 ,采用亚像元定位的方法来实现微操作端位置参数的精确提取。模板匹配技术在微型机器人系统中的灵活运用解决了系统参数提取的实时性问题 ,实现了机器人视觉     

基于双目视觉的手术器械跟踪定位技术

详细阐述了基于双目视觉的手术器械跟踪定位的工作原理与系统组成，并对手术器械跟踪定位技术中的摄像机标定、立体匹配等关键技术从原理和应用的角度分别进行了分析和讨论，最后指出了存在的问题和今后研究的方向。     

基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法

针对稀疏型同时定位与地图构建（SLAM）算法环境信息丢失导致无法检测障碍物问题，提出一种基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法。首先，利用双目相机得到观测场景的视差图。然后，在机器人操作系统（ROS）架构下，同时运行定位与建图和障碍物检测两个节点。定位与建图节点基于ORB-SLAM2完成位姿估计与环境建图。障碍物检测节点引入深度阈值，将视差图二值化；运用轮廓提取算法得到障碍物轮廓信息并计算障碍物凸包面积；再引入面积阈值，剔除误检测区域，从而实时准确地解算出障碍物坐标。最后，将检测到的障碍物信息插入到环境的稀疏特征地图当中。实验结果表明，该方法能够在实现机器人自主定位的同时，快速检测出环境中的障碍物，检测精度能够保证机器人顺利避障。     

基于视觉的空中加油定位技术研究

空中加油作为增加飞行器续航能力的一种有效手段,正受到越来越多的关注和研究,而具有低成本、无源性等优点的视觉导航技术为自动空中加油的实现提供了可靠的解决方案。首先介绍了空中加油的基本概念,包括软、硬两种不同方式以及从交会到脱离的过程;然后以加油锥套、受油接口、飞行器机体三种不同的研究主体为切入点,梳理了针对自动空中加油问题的视觉定位解决方案,着重阐述了其中基于视觉的检测跟踪和位姿估计过程,总结了其中可用的视觉定位算法;最后讨论了当前该领域待解决的问题,并展望未来的研究方向。     

基于双目视觉的焊缝隐性损伤跟踪定位方法

针对传统方法在焊缝隐性损伤定位准确性不佳、定位效果不好等问题,提出一种双目视觉的焊缝隐性损伤跟踪定位方法.通过双目视觉中的一个摄像机坐标系,构建世界坐标系;根据双摄像机外部参数与坐标系间变换关系,标定双目视觉旋转矩阵与平移向量参数;利用识别集合信度函数的基本可信度分配,识别出焊缝隐性损伤;采用图像采集卡转换损伤图像,得...     

基于动作视觉协调的足球机器人视觉跟踪方法

文章提出了一种基于动作视觉协调的足球机器人视觉跟踪方法,它跟踪准确,对光照环境的适应性强。实验表明,该方法简单有效。该方法已应用于某校研制的Mirosot机器人足球比赛系统,并且参加比赛取得了优良成绩。     

基于立体视觉的机器人手眼无标定三维视觉跟踪

本文在未标定手眼关系及摄像机模型的情况下,建立了机器人立体视觉跟踪问题非线性视觉 映射关系模型,并据此设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器．仿真结果表明该算法能 完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现．     

拟人机器人视觉系统的硬件结构设计

拟人机器人是当前机器人研究领域中最新的研究方向,机器人视觉系统是其智能化最重要的标志之一。文章介绍了清华大学“985”重点科研项目“拟人机器人技术和应用系统”研究开发的拟人机器人TBIPR—I视觉系统的硬件结构组成和设计原理。     

基于Linux 的嵌入式视觉系统

结合当前嵌入式产品的发展方向,提出了一种基于ARM9和Linux的嵌入式视觉系统,阐述了其硬件架构与软件组成,通过配置和加载各种设备驱动程序,利用V4L接口函数实现图像采集与显示。设计的嵌入式视觉系统体积小,成本低,可移植性强,通过实验波形和数据验证了其具有良好的图像采集和显示性能。