基于机器视觉的十字绣布网孔动态检测与孔位置定位

在利用单图像传感器实现立体测量的基础上,基于十字绣布网孔目标实现了动态检测和质心定位,在检测与定位试验中提取了目标点的质心位置,并与工作平台的实际运动位置作比较分析,实现了对目标网孔的动态检测与孔位置定位。     

基于激光测距的机载光电成像系统目标定位

针对小型机载光电平台无法准确获取视轴指向问题,设计了一种基于激光测距的目标定位算法。利用机载光电侦察平台锁定跟踪目标的特性,对同一目标多次测量,采用激光测距装置获取目标与载机间的距离信息。根据WGS-84定义的地球椭球模型建立系统的测量方程。考虑到测量方程的非线性,利用扩展卡尔曼滤波对目标位置进行估计。该定位方法精度只受到GPS接收机定位精度和激光测距机测量精度的影响,目标定位误差与机载光电侦察设备视轴指向测量无关。采用蒙特卡洛法仿真分析载机位置测量误差及激光测距系统位置误差对目标定位的影响,结果显示该算法定位精度较高。采用飞行试验数据验证了该目标定位算法的有效性,在飞行高度8 000 m时,目标定位精度优于8 m。相比于传统定位算法,该方法可将定位精度明显提高。同时此定位方法易于部署,可操作性强,具有较大的应用价值。     

基于多帧图像共同点信息的目标定位技术

基于侦察平台三维坐标、摄像机轴向角和地形高程数据的目标定位最佳精度仅能达到100m左右,不能满足武器精确打击需求.本文讨论给出一种基于多帧图像的地面目标定位方法,该方法利用侦察平台获得的至少3帧图像和这些图像上至少6个以上的共同点信息来提高地面目标的三维定位精度.仿真计算表明,该方法的目标定位圆概率误差仅为6m,因此它在基于图像的空中侦察平台上具有广泛的应用前景.     

多尺度互交叉注意力改进的单无人机对地伪装目标检测定位方法

为了提升无人机对地伪装目标探测能力,本文提出了多尺度互交叉注意力改进的单机对地目标检测定位方法。 首先, 设计了一种多尺度互交叉注意力模块,在原始多尺度金字塔基础上,进行互交叉注意力增强,提升对伪装目标的边界区分能力; 其次,搭建了开源无人机目标检测定位系统,通过融合无人机载定位模块、惯导传感器和光电吊舱等数据,在获取目标图像位置 后对其空间位置进行解算;最后,自行构建了丛林伪装数据集进行了相关实验验证。 实验结果表明,该方法在典型伪装场景下 对地目标平均检测精度(mAP)为 70. 2% ,相较于改进前提升 5. 7% ,且能有效输出目标与无人机(UAV)的方位距离,算法平均 运行效率可达 29. 4 fps,满足 UAV 对地目标检测定位的实时性需求。     

从视频图像中提取清晰目标物体方法的研究

针对视频图像中目标物体可能移动和拍摄时焦距可能变化造成图像模糊的问题,采用模板匹配的方法不断地平移和缩放模板使多帧图像重要部位对准,利用这些帧视频图像重叠部分信息,综合出一幅目标物体清晰的图像.     

导航信息滞后补偿实现高速无人机对地精确定位

针对高速无人机光电侦查平台的实时对地目标定位误差,研究了基于惯导信息的光电平台目标定位算法。利用目标定位数学模型和误差模型,分析了影响目标定位精度的因素,建立了参数误差对于定位精度影响的数学仿真模型。通过仿真分析确定了卫星导航信息的实时性是造成定位误差的主要因素,提出了通过修正卫星导航信息延时时间来解决了光电侦察平台实时目标定位误差问题。进行了飞行试验以验证提出论点的正确性,结果表明:通过修正卫星导航信息延时时间,有效补偿了载机坐标信息滞后,提高了光电侦察平台目标定位精度,定位误差由补偿前的100m减少到小于40m。研究结果对高速飞行器的相关应用具有重要的参考价值。     

无人机移动自主回收着陆原理及控制方法

针对无人机回收存在着陆点相对固定、被动回收、灵活性及环境适应性较差等问题,提出了一种无人机全自主的地面移动回收原理,主要包括目标定位、动态轨迹跟踪和的主动柔顺承接,实现野外复杂环境下自主化的无人机动态移动回收。首先,针对难以精确获取无人机动态位置的问题,提出了多传感器信息融合定位和伺服转台聚焦跟踪的目标定位方法;其次,为完成对无人机的快速高精度跟踪,提出了基于无人车和Stewart平台的双级跟踪控制策略;最后,为了解决无人机着陆过程冲击大、重心失稳等问题,设计了基于模型预测的平稳性控制算法和基于自适应变阻抗的柔顺控制算法,在实时调整承接面位姿的同时做到了主动柔顺承接。搭建了由目标定位系统、无人车和Stewart平台组成的原理样机,验证了本原理的可行性及控制算法的有效性,该方案和技术已成功运用于某型号固定翼无人机自主回收。     

一种基于图像的摄像机云台快速定位方法

提出一种基于图像直方图的匹配和为解决目标对象遮挡背景图像问题而对图像分块处理的方法。该方法可以使单摄像头的球型监控摄像机在没有位置传感器的条件下,根据图像信息构成一个闭环控制,对摄像机云台在指定位置上进行较为快速准确的定位。实验表明在部分背景被遮挡情况下,通过匹配分块后的图像直方图,目标跟踪和摄像监控系统仍然能较为快速准确的进行定位操作。     

全天候移动车间巡检机器人目标定位算法

全天候移动车间巡检机器人移动轨迹复杂,为获取高精度的巡检机器人目标定位结果,提出一种全天候移动车间巡检机器人目标定位算法。优先标定得到移动车间环境的相机,获取相机参数,通过高低纹理匹配完成移动车间环境重建。然后通过相机内外参数将匹配点的图像坐标和世界坐标相关联,以此为依据估计巡检机器人的位姿。最终将得到的移动车间环境地图和周围数据相结合,采用粒子滤波算法对全天候移动车间巡检机器人位置组建的粒子群集合优化处理,通过不断迭代更新,输出目标定位结果。结果表明,所提算法可以有效降低巡检机器人目标定位时间以及联合定位误差,获取准确率更高的目标定位结果。     

柔性装夹机器人工件视觉定位系统设计

针对智能制造平台的需要,建立了基于双目立体视觉的柔性装夹机器人工件定位系统。采用GrabCut算法对采集图像进行图像分割获得目标工件图像;进一步基于SURF特征和极限约束实现工件立体匹配;最后基于视差测距法算法求取目标工件的三维坐标,实现工件的定位。定位误差实验结果表明,定位平均误差为0.276mm,能满足柔性装卸机器人对目标工件的抓取要求。