双目视觉立体标定方法的改进

为了提高双目立体视觉系统中立体标定的精度,提出了一种利用正方形标定域中相互正交方向的消失点进行立体标定的新方法.首先摄像机从不同的方向拍摄平面标定板,在图像平面上确定一个正方形投影区域,再根据射影几何模型中的交比性质,计算出正方形中相互正交方向上的两对消失点;然后利用消失点与光心连线的射影几何性质,线性求解摄像机的全部内外参数;最后利用全局优化方法进行参数的优化.这一方法继承了张正友标定方法畸变模型的使用,实验利用MATLAB通过左右摄像机拍摄的两组图像对方法进行验证,实验结果表明,该方法的立体标定精度较高,且旋转矩阵R和平移向量T均符合实际要求;由于实验中正方形投影区域的大小及具体的位置关系是随机的,使其具有较好的实用性.     

一种简便的双目摄像机标定方法

针对传统摄像机标定方法,在张正友平面模板两步法的基础上,提出了一种简便的双立体摄像机标定方法, 在标定中通过选取图像中心附近的点作为初始预测值,再进行非线性搜索来确定摄像机内外参数由于该方法在摄像机畸变模型中充分考虑了切向畸变的影响,使得标定应用范围更广.实验证明,标定模扳制作简单,标定过程快捷具有较高的精度,完全可以满足双日立体视觉应用的要求.     

摄像机标定研究

目前,摄像机标定是计算机视觉领域中的研究热点之一,其目的是通过摄像机拍摄的单幅或多幅图像来确定摄像机的参数模型,进而获得摄像机的各项参数,在机器人导航、三维重建、生物医疗、虚拟现实、视觉监控、视觉伺服等领域均有广泛的应用前景。本文综述了传统标定方法,自标定方法和基于主动视觉的标定方法的研究现状,对其优缺点作出评价并指出发展方向。     

非完整移动机器人的鲁棒镇定

本文针对一类典型的不确定非完整运动学系统--两轮驱动的平面移动机器人,研究了其鲁棒镇定问题。首先给出单目摄像机下的移动机器人的视觉模型,然后建立（2.0）型非完整移动机器人的运动学模型,在视觉参数未知的情形下,设计一种能使系统渐近稳定的控制器,并严格证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

基于激光单目视觉系统的焊缝提取

将激光单目视觉传感器固定在ABB机器人上组成视觉系统,用Matlab标定工具箱实现了对摄像机参数的高精度标定,与机器人示教器结合对机器人进行了手眼标定;利用视觉系统采集焊缝图像,对获得的图像进行图像处理和特征分析,并提取计算机图像平面上焊缝特征点的图像坐标.根据摄像机内外参数、机器人的手眼关系以及焊缝的特点提出一种简便的方法将二维平面坐标转化为三维坐标,用Solidworks还原出焊缝的三维模型,提取焊缝中心线信息进行焊接实验,结果表明焊接精度满足实际要求.     

移动机器人的视觉处理方法及实现

介绍了移动机器人视觉处理中摄像机技术的相关内容，并根据摄像机透视映射原理，进行逆换算从而得到逆透视映射，即根据物体在成像平面坐标系的数据及其摄像机参数得到参数得到其在世界坐标系的具体参数数据，得到了实用的控制算法，从而实现了利用单摄像机获取环境的深度信息，简化了系统的结构。     

全景摄像机标定

针对一般全景摄像机标定方法需要特殊的装置、设备和仅适用于满足单视点约束情况下的问题,依据从单视点指向三维点的向量投影到图像平面的过程可以用泰勒级数描述的理论,建立了双曲面全景摄像机标定方法的一般传感器参数模型.标定方法能够补偿镜子焦点与摄像机光心间的配置误差,能够应用于单视点约束没有精确满足的情况下.同时算法只需摄像机从不同位置获取棋盘格平面模板图像可以进行标定.摄像机和平面模板可以自由移动,而不需知道运动的先验知识,所以算法灵活方便,而模型的参数通过非线性优化得到,所以精度较高.     

基于激光投射视觉处理的水下测距技术研究

针对深海探测与取样设备的实际应用需求,研究了一种基于图像视觉处理的水下测距技术与系统。系统利用围成等边三角形的蓝绿激光发射器作为光源投射到海底平面,摄像机对投射图像进行采集;利用张正友标定法获取摄像机参数,根据海底平面的倾斜状况构建了理想成像模型和实际成像模型两种数学计算模型,对图像进行灰度处理、阈值处理和形态学处理后计算出摄像机平面与海底平面之间的距离。最后,对搭建的水下测距系统进行了实验室测试,测试结果验证了系统在水下短距离测距应用中的可行性。     

基于平面靶分割区间LS-SVM摄像机标定的研究

摄像机标定是视觉系统精确的前提.利用最小二乘支持向量机实现摄像机的标定不需确定摄像机具体的内部参数和外部参数.由于镜头的畸变主要由径向畸变引起,根据摄像机畸变的特点,对畸变区域进行划分,提出一种基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法,对不同的畸变区域进行单独处理.该方法同BP神经网络和基本最小二乘支持向量机标定预测结果对比表明,基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法速度快,实时性好,能有效提高标定精度.     

基于投影特征点的多摄像机标定方法

针对标定物存在的自遮挡问题,提出了一种应用于多摄像机的利用投影特征点进行标定的方法。在投影平面幕中投影标定图案,统一投影平面坐标系与世界坐标系。特征提取后,分别对每个摄像机标定,根据立体视觉特性求取摄像机间的相对位姿关系,并计算重投影误差。该方法对标定物自遮挡有一定的鲁棒性,同时有效地降低了计算量。     

解决约束平面偏移问题的机械臂闭环标定

基于平面约束的工业机械臂闭环标定,拟合平面与实际约束平面之间存在一定偏差,直接影响标定精度.针对此问题提出消除偏差的方法及误差模型.建立平面坐标系,得到约束平面的准确方程,通过接触式测量头对约束平面进行测量,在平面坐标系中描述测量点的位置;建立最小完整连续运动学模型,从而减少冗余参数的影响;利用双目视觉定位约束平面并规划理论测量点位置,实现自动化测量;通过改进的最小二乘法对参数误差进行辨识.实验结果表明,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234 mm提高到0.405 mm.该方法成本低、精度高、效率高,且简化了误差模型,适用于工业机械臂的现场标定,为机械臂生产厂家实现批量化标定及后期设备维护提供了思路.     

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．     

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。     

考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定

针对GRB-400机器人视觉系统,建立完整的摄像机一阶径向畸变模型。首先用GRB系统的Matrox图像采集卡采集标定点坐标,然后利用径向排列约束方法 （简称RAC）建立线性方程组求解摄像机的径向畸变参数。基于此畸变参数实现图像校正,以提高对目标物体的定位精度,从而提高机器人视觉系统对摄像机标定参数变化的鲁棒性。实验结果表明：该方法有较高的标定精度。     

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...     

摄像机标定的研究

对摄像机标定的发展现状进行了综述,根据是否需要标定物体将标定方法分为三类：传统标定方法、自标定方法和基于主动视觉的标定方法,并分别给出了三种方法中主流方法的模型,对其优缺点做出评价并指出发展方向。     

视觉测量误差的研究与讨论

通过模拟实验研究发现,测量误差随着标定参照物与摄像机之间距离的增大,及标定参照物与被测量平面间距离的减小,呈现出先增加后减小的趋势,而在标定参照物靠近摄像机时的误差最小．研究还发现,在被测平面到摄像机的距离保持不变时,被测区域越大,测量误差越大．     

Novel method to calibrate kinematic parameters for mobile robots

In order to reduce the system errors of dead reckoning and improve the localization accuracy,a new model for systematic error of mobile robot was defined and a UMBmark-based method for calibrating and compensating systematic error was presented. Three dominant reasons causing systematic errors were considered: imprecise average wheel diameter,uncertainty about the effective wheelbase and unequal wheel’s diameter. The new model for systematic errors is considering the coupling effect of the three factors during the localization of mobile robot. Three coefficients to calibrate average wheel diameter,effective wheelbase,left and right wheels’ diameter were obtained. Then these three coefficients were used to make improvements on robot kinematic equations.The experiments on the dual-wheel drive mobile robot DaNI show that the presented method has achieveda significant improvement in the location accuracy compared with the UMBmark calibration.     

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。