无人机自主降落过程视觉定位方法研究

无人机的视觉定位是无人机自主降落的辅助系统,是目前无人机的研究热点.目前传感器采集的图像信息量巨大,占用空间容量,且目标识别要求视觉算法精度高,图像处理时间过长,使无人机在降落过程中对位姿估计有较高要求,因此视觉自动着陆算法的研究有着广阔的应用需求场景.主要研究了无人机自主降落模式,采用视觉识别算法,大大减少了环境的干扰,通过模拟无人机自主降落的过程,设定无人机降落的坐标系,配合算法,实现着陆目标的选取,完成整个降落过程.机器视觉定位或模板匹配对不同的目标识别效果有着明显差别,固定着陆模型的识别效果会更好.     

基于双目视觉的带电作业机器人的目标识别与定位方法研究

高空带电作业机器人对目标物的精细化作业，需要合适的视觉辅助系统判断机械臂或爪具的位置与距离。提出一种将基于双目立体视觉的带电作业机器人目标识别与定位方法。通过对传统的Census算法进行改进，用窗口均值像素代替中心像素，用自适应窗口代替固定窗口，并与差的绝对和(SAD)算法加权融合，得到一种改进的SAD-Census立体匹配融合算法。利用该算法进行像素匹配运算，得出视差图；在YOLO框架下训练输电线螺栓数据集，获得螺栓深度距离并精准识别。螺栓定位实验结果表明，该方法在近距离定位时能达到1.2%的定位精度，最小相对误差为0.5%,能够为带电作业机器人提供实时准确的环境感知信息，提高了带电作业机器人作业的稳定性。     

单目视觉里程计位姿解算质量评估因素分析

近年来，弹性PNT和综合PNT不断发展，多源传感器的弹性融合机制受到广泛关注。针对多源组合导航中视觉传感器的测量精度和可靠性受环境影响大，对精度的影响程度难以单独评估等问题，通过研究单目视觉里程计位姿解算质量的评估因素，体现多源传感器融合系统中视觉传感器的测量质量，提出基于李代数推导的反应空间点构型对相机位姿恢复精度影响的精度衰减因子Visual-DOP,设计了单目视觉里程计位姿解算质量评估算法，并在视觉里程计权威数据集KITTI上做了验证，通过控制变量的方法解耦每一个评估因素与定位定姿精度的关系，结果显示采用的位姿解算质量评估因素能够正确反应单目视觉里程计的导航精度受视觉测量质量的影响程度。     

基于关联信息的红外微波复合探测技术研究

针对红外微波复合探测的目标识别问题,提出了基于关联信息的多传感器复合探测目标识别方法,通过红外与微波传感器对真实探测目标和虚假干扰目标的回波差异分析,采用关联信息融合的方法提取相应的特征参数进行对比与分析。在此基础上建立了红外微波传感器探测目标识别的数学模型,并分析研究了基于关联信息的红外与微波复合探测目标识别问题,最后通过实验的方式加以验证并得出结论,该种方法在目标探测及识别方面具有较为显著的效果。     

UWB与IMU融合的室内动态定位算法

针对超宽带(UWB)定位易受多种噪声和非视距(NLOS)的影响产生定位误差的问题,提出了一种基于UWB与惯性测量单元(IMU)融合的室内动态定位算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法对基于到达角度(AOA)定位方法的位置信息进行滤波,并与IMU数据进行时间同步,通过相邻时刻UWB位置信息变化速度与IMU所测量标签运动速度对比,实现对NLOS数据的识别及补偿,从而降低NLOS对定位精度的影响;然后基于改进粒子滤波算法对融合后的数据进行最优估计,以抑制噪声的干扰,最终实现对标签的准确定位。实验结果表明,所提算法采用基于AOA的定位方法可以在保证定位精度的前提下节约硬件成本;与单一使用UWB传感器的定位方案相比,所提算法可根据IMU提供的先验信息有效降低UWB的定位误差,在非视距环境下具备较高可靠性;与基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的融合算法相比,定位精度分别提高了65.6%和56.0%;与标准粒子滤波算法相比,所提算法基于改进的粒子滤波算法运行时间缩短了42.3%。     

电力传感器网络失调节点定位方法

传统的电力失调节点定位控制随着迭代次数的增加,定位准确度下降。提出基于数据融合滤波预处理的电力传感器网络失调节点定位算法。进行电力网络失调节点定位测度信息模型构建,设计无线传感器数据融合滤波结构模型,计算电力传感器网络覆盖子载波区间正交性偏转相量,得到电力传感器网络节点数据融合与滤波调制结果,使用时间更新-误差更新方程来预测下一节点定位误差,通过误差最小化迭代实现定位自动控制算法改进。仿真实验结果表明,该算法定位时间较快,优化网络部署。     

多传感器融合技术在智能机器人系统中的应用

介绍一种利用传感器融合技术配合机器人进行智能化演示的系统应用.通过视觉检测目标特征以得到目标相对参考基准位置的偏移量,并补偿机器人的工作轨迹,解决目标准确定位问题,通过语音识别技术构建良好的人机互动通道.机器人通过外部传感器支持,具有不同程度地外部环境感知功能并具备一定的环境建模和决策控制能力.     

基于多通道自适应加权融合算法的火灾特征识别

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期预报的需求,将多通道传感器数据融合技术应用于火灾特征识别中,选择多个传感器对火灾过程的特征参数进行监测识别,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监测,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的监测范围.数据融合方法采用经典的自适应加权融合估计算法,配合智能判别技术,增强了火灾特征识别的可靠性.     

多传感器特征决策融合的钢轨裂纹识别方法

随着高速铁路的快速发展,钢轨裂纹的有效检测对于铁路安全运行具有重要的意义.针对基于漏磁信号的钢轨裂纹识别问题,采用多传感器特征决策融合技术,在对漏磁信号进行了时域和频域的多特征提取与融合的基础上,同时对多传感器信号进行决策融合,设计了一种基于支持向量机(SVM)的多传感器信息融合分类器.利用人工裂纹的实测漏磁信号进行实验,相比于提取单一特征和利用单一传感器信号进行识别,提出的方法取得了更好裂纹识别效果,平均识别率达到98％.     

基于信息融合的模拟电路故障诊断方法分析

采用2种基于信息融合故障诊断方法,说明用于模拟电路故障诊断的特点.首先利用指定频率下可测点电压、不同测试频率下输出端电压和测试元件的温度3组测试数据,分别用一个改进的BP网络对电路状态进行预处理,得到每个传感器对各待诊断元件的隶属度函数分配,再分别用模糊融合和D-S融和算法进行决策层信息融合并进行故障定位.仿真结果表明:信息融合方法能够克服基于单一信息诊断的不足,提高电路故障诊断的正确率,对单、多软、硬故障均可识别,D-S融合算法在解决电路故障诊断中的不确定性问题方面优于模糊融合.     

Robot vision robust to changes of lighting conditions using a wide-dynamic-range visual sensor

We have developed a robust vision system for 2D positioning of industrial parts stable to changes of lighting conditions. A wide dynamic range vision sensor that we had developed previously was used to avoid the saturation of object images. Additionally, a gray scale pattern matching technique was employed for robust image processing. Performance of the system with a wide dynamic range vision sensor was investigated experimentally in comparison with that of a system with a conventional video camera. The probability of correct positioning of an object under changing lighting conditions, simulating those in a factory, was 100% for the wide dynamic range vision sensor and 83% for the conventional video camera. The experimental results confirm the effectiveness of the developed system, revealing that dynamic range expansion of the video cameras is very effective for realizing robust robot vision systems. © 1997 Scripta Technica, Inc. Electr Eng Jpn, 120(2): 34–40, 1997     

光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法

针对传统模态测试方法存在获取信息有限和附加质量、已有非接触模态测试方法需进行复杂图像处理等问题,提出了光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法,避免了需逐帧进行特征分割、提取等复杂的图像处理。首先,建立了面内振动视觉测量的成像模型,通过相机标定获取工业相机的内、外参数并进行了误差分析。研究了基于光流视觉测振的原理与方法,该方法通过单目相机采集带特征点的结构振动序列图像,运用金字塔的Lucas-Kanada算法进行光流点匹配跟踪,进而获得亚像素级特征点的振动信息,在此基础上进行模态参数辨识获得模态参数。基于提出的方法搭建了薄壁件振动模态测试系统,对薄壁梁进行了振动模态测试实验,并与激振器扫频测试结果和有限元仿真结果进行了对比分析。实验结果表明,固有频率误差在5%以内,模态振型一致,从而验证了提出方法的正确性,为薄壁件的振动模态测试提供了新方法。     

Recognition of 3-D objects based on Markov random field models

The recognition of 3-D objects is quite a difficult task for computer vision systems. This paper presents a new object framework, which utilizes densely sampled grids with different resolutions to represent the local information of the input image. A Markov random field model is then created to model the geometric distribution of the object key nodes. Flexible matching, which aims to find the accurate correspondence map between the key points of two images, is performed by combining the local similarities and the geometric relations together using the highest confidence first method. Afterwards, a global similarity is calculated for object recognition. Experimental results on Coil-100 object database, which consists of 7200 images of 100 objects, are presented. When the numbers of templates vary from 4, 8, 18 to 36 for each object, and the remaining images compose the test sets, the object recognition rates are 95.75%, 99.30%, 100.0% and 100.0%, respectively. The excellent recognition performance is much better than those of the other cited references, which indicates that our approach is well-suited for appearance-based object recognition. __________ Translated from Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2005, 45(1):28–32 (in Chinese)     

脉搏图像传感器的检测定位方法研究

应用自制的基于单目CCD摄像头的脉搏图像传感器采集桡动脉动态脉搏图像。在信息采集过程中,需要对人手腕-探头-CCD三者之间的相对位置进行调整,以利于图像处理、脉搏信号的提取以及脉象分析。本文结合自制传感器,以＂获取最优脉搏图像＂为标准,分析总结对该传感器而言较为合理而又相对简单易行的定位规则。实验表明,＂最佳取脉压力＂和＂平面最佳取脉位置＂这两个指标可以帮助传感器寻找到获取最清晰脉搏图像的位置。     

隧道围岩沉降自适应实时识别及测量

针对传统隧道围岩沉降监测方法鲁棒性较差、难以及时有效的监测隧道围岩沉降值的问题,提出将坐标注意力结合目标检测算法的隧道围岩沉降自适应识别测量算法。利用工业相机拍摄不同环境靶标图像建立数据集,训练具有坐标注意力的目标检测模型,在测试集中验证模型预测精度为97.9%。使用图像中靶标的数字以及LED灯点的像素坐标标定测量算法模型并计算沉降值。结果表明在25 m范围内测量误差小于1 cm,在10 m范围内的靶标测量误差小于5 mm。     

基于单目摄像头的电网设备测距模型

针对电力系统巡检过程中双目测距算法的复杂性,提出了一种基于相机高度和俯仰角的单目测距模型,有效解决了电力系统中的测距问题。同时针对测距应用中相机高度和俯仰角的变化,考虑了影响因素对测距精度的影响,具有良好的可靠性。通过测量相机高度和俯仰角,识别图像中目标物体所在区域,根据相机内参对采集到的图像进行坐标变换,获得目标物体的三维坐标信息,根据测距模型计算出实际距离,通过实验验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于单目视觉的球形电机转子方位测量方法

球形转子方位测量是构成永磁球形电动机闭环控制系统的重要组成部分,传统的非接触式测量方法算法复杂且实时性差,针对该问题提出了基于单目视觉的球形电动机转子二自由度方位测量方法。通过球形电机的机械结构确定了视觉测量装置的构成,在电机转子表面与输出轴固联位置喷涂圆形标记,分析相机获取的图像得到具有转子方位信息的特征点的坐标,从而计算出特征点在实际空间中所对应的转子方位。利用滑轨支架测量系统进行实验验证,实验结果表明该方法的有效性。     

基于深度学习的并联机器人定位检测技术研究

针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊,分类效率差以及反应速度过慢的问题,提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集,改进图像数据集,将处理前后图像放入训练集提高网络效率,搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度;其次改进训练方式,通过预训练与实际训练提高可靠性,改进损失策略;然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系,结合手眼标定与相机标定方法,求得目标实际坐标与机器人基坐标系的转换关系;最后在并联机器人实验平台验证目标标定结果,对比主流深度学习算法YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN得出的并联机构网络定位与实际定位的相对误差,结果表明YOLOX的定位精度误差为3.992-5.061mm之间,平均精确度达到了91%左右。该方法可为并联机器人结合深度学习实现检测定位提供一定参考价值。     

基于主动编码光源的单摄像机立体测量方法

基于一台摄像机、一台投影仪构成光学测量系统,提出一种非特定位姿下的主动编码光源非接触立体测量方法。利用一张混合标定板分别标定测量系统中的摄像机与投影仪,建立二维图像坐标与三维空间坐标之间的映射关系,再主动投影横、纵两组格雷码及其多分频测量条纹形成投影特征点,进而通过反演映射出目标特征的三维空间坐标。本方法避免了单目立体视觉测量中对于测量系统位姿的制约,去除了外部传感测量设备的使用;同时,主动光投影技术也解决了双目立体视觉测量中特征点匹配困难的问题。实验表明,在测量距离1.2~1.6 m范围,测量精度可以达到1.5 mm,能够实现单目摄像机主动编码光的立体测量。     

基于双目视觉的车辆外廓尺寸测量方法

针对目前车辆外廓尺寸测量成本高、安装复杂且三维轮廓重构质量差的问题，提出了基于双目视觉的车辆外廓尺寸测量方法。该方法首先对双目相机采集的车辆图像对进行校正，并通过改进后的立体匹配算法计算生成车辆视差图。基于双目视觉三维测量原理解算车辆轮廓视差信息进行三维重构，生成车辆点云。针对相机盲区车辆轮廓数据缺失问题，设计了基于车牌识别的点云对称修复方法，生成完整车辆三维轮廓。实验结果表明，3种车型的测量示值误差均小于1%，车辆模型重构完整度高。