双目视觉的弱点动目标粒子滤波跟踪定位研究

在研究红外图像序列的弱点动目标粒子滤波跟踪算法和双目立体视觉摄像机标定算法的基础上,基于双目视觉设计了双目图像序列弱点动目标的跟踪、空间定位系统。仿真实验表明：对粒子基于估计参数后的密度函数分配权重的算法,提高了图像跟踪精度,采用线性三角定位方法,有效地实现目标空间定位。     

基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制

针对未知相机标定及目标3D几何模型,研究机器人无模型视觉伺服定位方法.引入状态空间,建立机器人“视觉空间-运动空间”雅可比非线性映射的状态方程和观测方程,提出神经网络联合卡尔曼滤波雅可比预测算法,网络在线动态补偿系统近似误差与参数估计误差,实现最小均方差条件下的雅可比预测;以李雅普诺夫稳定性准则构建雅可比预测的无模型图像视觉伺服控制方案,避免了相机标定和目标建模.“眼在手”六自由度机器人定位比较实验表明,图像空间特征轨迹平滑稳定在相机视场中,笛卡尔空间机器人末端运动平稳,无震荡回退,定位精度在10个像素范围内.     

基于双目视觉的伺服控制半物理仿真系统设计

在不具备真实目标条件下,为了验证捕获系统捕获目标卫星过程中基于双目视觉的伺服控制技术,采用三维图形库OpenGL开发了目标模拟器,研究了针对三角形帆板支架的视觉测量技术,规划了捕获系统的运动轨迹,直观演示了视觉伺服控制过程,设计了一套视觉伺服控制半物理仿真系统;仿真结果表明,目标模拟器能够生成仿真所需要的投影目标,双目视觉系统能够对投影目标进行精确的位姿测量,视景演示系统能够对视觉伺服的结果进行直观显示,仿真平台能够验证双目视觉伺服控制技术。     

动平台下双目视觉定位标定算法研究

研究空中目标定位优化问题,对于动平台下的双目视觉定位精度差.通过固定位置的两部相机拍摄图像的视差,获取目标位置信息,算法简单、精确.对静平台下相机标定参数进行调整,用新的旋转矩阵和平移向量取代静平台下的这些数据,降低动平台带来的扰动,同时解决了相机转动后需要重新标定才能获得相机内外参数的问题.最后仿真结果验证了改进后的双目视觉定位标定算法达到在平台转动情况下定位精确、算法简单、有效,为空间电影票定位优化设计提供了参考.     

五自由度立体视觉仿真平台设计与建模

从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的精确定位。该系统具有五个自由度,其中三个是平移自由度,两个是转动自由度,该文针对平台的结构进行了运动学建模和分析,采用D—H方法建立了五自由度立体视觉平台的运动学模型,得到运动学的正解。在该运动学方程基础上开发了系统仿真平台,介绍了’系统仿真平台的设计原理和操作特点。该仿真平台验证了机构设计的正确性,验证了五自由度平台运动学分析的正确性。该仿真平台采用虚拟现实建模方法,建立了五自由度平台的三维立体模型和立体视觉跟踪运动物体的实验模型,具有良好的交互性和开放性。     

基于广义Hamilton系统的机械人双目视觉伺服控制器

对于手眼双目视觉伺服机器人,考虑一类新的双目视觉模型,研究了新模型视觉伺服控制器的设计问题。首先,基于新视觉模型和机器人动力学方程,构建了广义Hamilton框架下的视觉反馈系统(GHVFS)。针对GHVFS提出了基于广义Hamilton框架下的视觉伺服控制器设计方法。此外,研究了GHVFS下的L2增益干扰抑制问题,并证明了该闭环系统的渐近稳定性。最后给出的仿真结果验证了该方法的有效性。     

结合机器视觉的采摘机械手的定位仿真研究

对水果采摘机械手空间定位机理进行了研究,分析了双目立体视觉系统的定位误差并建立视觉误差补偿机制,利用虚拟机械手开发软件和CCD视觉硬件构建了仿真系统,通过双目立体视觉获取空间位置数据映射到虚拟环境下引导机械手进行模拟采摘。该系统利用多领域知识融合实现了采摘机构与视觉关联精确定位的仿真,能有效地指导实际作业环境中采摘机械手精确定位的优化设计。     

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.     

基于纹理的三自由度视觉伺服控制

当机器人载体摄像机观察目标为某些几何特征缺乏,仅有纹理特征场景时,基于几何特征视觉计算的伺服手段难以应用,为此该文提出基于纹理的三自由度视觉伺服方法。分析摄像机运动与目标图像纹理粗糙度特征变化之间的关系,给出基于纹理粗糙度的视觉伺服方法。通过机器人伺服悬停半物理仿真实验证明,分析纹理图像特征变化可以提供完成伺服任务所需要的运动信息。     

基于双目视觉的智能跟踪行李车的设计

利用空间同一点在双摄像机画面上的视差,设计了一种基于双目视觉的智能跟踪行李车系统.采用CMOS摄像头搭建双目视觉系统,并用张正友法对主、从摄像头进行标定.通过对主、从视场内同一运动目标进行检测与匹配,并根据主、从视场中目标上同一点的视差计算出三维空间坐标,从而实现对目标的跟踪.采用模块化设计了系统硬件部分,并详细描述了目标识别算法和行李车运动控制策略.仿真结果表明,系统在单一背景下能较好地跟踪运动目标.