相对位姿测量解算的DSP实现

针对运动目标位姿测量中小型化和快速化的问题,设计了以TMS320DM6437数字信号处理器为核心的图像处理系统,实现了图像的实时采集和处理.采用乒乓缓冲技术,利用TMS320DM6437的视频处理子系统直接对CMOS采集的原始数据进行处理,有效地减小了系统尺寸并提高了帧率.最后对系统进行了软硬件调试和运动目标的位姿测量实验,在相机帧率为40 frame/s的情况下,可以完成实时解算,表明设计方案具有一定的实用价值.     

基于双目视觉的小型无人直升机位姿检测

无人直升机的位置与姿态检测是直升机自主飞行控制的基础。基于双目视觉原理,对直升机标志点进行检测并跟踪,利用基于顺序一致性的极线约束匹配方法,对检测到的多个标志点进行立体匹配,计算标志点三维坐标从而得到无人直升机的位置与姿态信息。设计一个基于双目视觉的小型无人直升机空间位姿测量托架,用于飞行控制模型及飞行控制算法的研究及验证。     

基于双目视觉的新型并联机构末端位姿检测

针对一种新型3-DOF驱动冗余并联机构,为提高双目视觉末端位姿检测的实时性和精度,首先采用Harris-SIFT算法对图片进行预匹配,通过Harris提取图像特征点,并采用SIFT特征描述子对图像进行匹配,使得匹配结果兼具实时性和稳定性;为解决匹配算法存在的误差匹配和错误匹配问题,提出一种改进的RANSAC算法对预匹配结果进行提纯,该改进方法通过分格取点和提前取点验算临时模型克服常规RANSAC算子匹配不准确、算法费时的缺点.实验结果表明,采用改进的RANSAC算法提纯较常规RANSAC算子不仅可以大幅度降低图像处理时间,而且可以更大程度提高匹配正确率,进而位姿检测的实时性和精度得以提高.     

考虑多位姿估计约束的双目视觉里程计

为了提升复杂环境中双目视觉里程计的精度,提出一种考虑多位姿估计约束的双目视觉里程计方法.首先,分别建立匹配深度已知点与深度未知点的数学模型,将深度未知点引入2D-2D位姿估计模型,从而充分利用图像信息;然后,基于关键帧地图点改进3D-2D位姿估计模型,并结合当前帧地图点更新关键帧地图点,从而增加匹配点对数,提高位姿估计精度;最后,根据改进的2D-2D及3D-2D位姿估计模型,建立多位姿估计约束位姿估计模型,结合局部光束平差法对位姿估计进行局部优化,达到定位精度高且累积误差小的效果.数据集实验和实际场景在线实验表明,所提出方法满足实时定位要求,且有效地提高了自主定位精度.     

硬式空中加油相对位姿视觉测量技术研究

依据双目视觉的硬式空中加油精确测量需求，提出了一种硬式空中加油的伸缩管和受油口之间相对位姿测量方案。针对标志图像易遮挡问题，在受油口附近布置呈等腰梯形分布的标志图案，建立重构误差平方和最小的图像空间误差目标函数完成姿态估计，求取标志图案两腰延长线交点解算受油口中心位置；针对伸缩管的变形及无同名匹配点问题，提出用柱体轮廓线投影方法求取伸缩管轴线方程，进而求取姿态。最后在1〖DK〗∶1验证平台对该方案进行多次试验验证，结果表明本方案可实现对伸缩管与受油口的相对位姿精确测量，其相对姿态误差优于1°，相对位置误差优于10 cm。该方案首次提出对伸缩管位姿的测量，且可解决易遮挡、伸缩管变形和无同名匹配点问题，其精度满足硬式空中加油自动对接性能要求。     

用于吊具位姿估计的改进SIFT立体匹配方法

针对在传统立体匹配计算中存在的特征匹配耗时过长、错误特征匹配点较多以及位姿估计过程中存在的误差过大等问题,提出了一种结合Harris算子和极限约束改进的立体匹配算法,用于在机械吊具的位姿检测中获取更加精确的特征点。算法增加Harris算子的尺度参数,以弥补现有立体匹配算法中图像尺度不变性的缺乏;同时将SIFT算子替换成新的Harris算子进行角点检测,并引入极限约束条件提高角点定位精度。实验结果表明,经改进算法估计的吊具位姿与实际位姿基本一致,其可行性与实用性得到验证。     

目标位姿测量中的三维视觉方法

要测量出一组特征点分别在两个空间坐标系下的坐标，就可以求解两个空间目标间的位姿关系，实现上述目标位姿测量方法的前提条件是要保证该组特征点在不同坐标系下，其位置关系相同，但计算误差的存在却破坏了这种固定的位置关系，为此，提出了两种基于模型的三维视觉方法－基于模型的单目视觉和基于模型的双目视觉，前者从视觉计算的物理意义入手，通过简单的约束迭代求解实现模型约束，后者则将简单的约束最小二乘法和基于模型的单目视觉方法融合在一起来实现模型约束，引入模型约束后，单目视觉方法可以达到很高的测量精度，而基于模型的双目视觉较传统的无模型立体视觉方法位移精度提高有限，但姿态精度提高很多。     

基于亚像素的乒乓球机器人本体位姿视觉测量

提出一种基于亚像素精度的特征点提取算法,结合PnP方法和正交迭代(OI)算法计算乒乓球机器人本体的位姿.根据摄像机成像时弥散斑的近似高斯分布,以亚像素精度精确求取色标块的边缘,利用边缘直线交点得到高精度的角点作为特征点.基于PnP算法利用上述特征点求取机器人位姿的初值,再通过OI算法进行优化,以保证其姿态矩阵的正交性.实验结果表明,该方法能快速准确地实现机器人本体的位姿测量.     

基于TOF相机的靶标识别与位姿测量系统设计

设计了以激光为驱动光源的TOF相机嵌入式系统,采集灰度图像和深度图像对合作靶标进行实时检测识别、匹配,并求出目标物体的位姿信息。所使用的靶标为圆形靶标,采用经典的阈值算法,提取靶标的形心坐标以及计算圆心率作为靶标识别的条件,使用经典的确定性退火算法完成靶标配,得到两组三维坐标值,利用SVD方法求解位姿数据。在实验中,利用TOF相机解算的姿态角度精度能够达到0.13°,位置平移精度有0.6%,能够准确识别靶标并且计算位姿,验证了此TOF相机用于交会对接、SLAM等领域的可行性。     

舰载机着舰位姿视觉测量技术概述

首先简要分析了舰载机着舰位姿测量的必要性，以及已成熟应用的现有位姿测量技术的内涵、优势和不足。在此基础上，重点对舰载机着舰位姿视觉测量的系统实现和关键技术内涵进行了概述。最后简要展望了未来的发展趋势。     

基于双目视觉的车辆速度测量方法

为配合高速公路入口处的货车称重工作,需要测量车辆通过称重台时的实时速度.利用双目视觉技术测速具有成本低、部署简单、稳定性高的优点,具有广阔的应用前景.双目视觉测速的技术难点是目标的位移测量,其核心问题是目标在多帧图像间的精准匹配.文中提出了一种基于空间位置的匹配区域对齐算法与基于模板匹配的空间位移计算方法.具体地,利用...     

基于简化特征匹配的双目视觉测量系统及其参数计算

为了解决高温风洞内部高精度非接触测量的难题,完成了观察窗透视双目视觉测量系统。该系统基于主动投射移动线激光和超高速同步相机,以简化左右图像特征匹配的复杂度。介绍了提取线激光光条中心的改进的灰度重心法,还讨论了相机和镜头的选型策略以及参数计算。实验表明,该系统最快可以1s完成一个扫描幅面,在1300～1500 mm处,待测幅面为300 mm×300 mm时的最大测量标准偏差为0.11 mm。应用显示,该系统可以保证高温风洞内待测物的实时连续测量和后续动态分析、演示。     

基于长基线双目系统的信号弹高度测量方法

针对信号弹测量的实际需求,增加了现有双目视觉系统的基线长度。使用标准尺寸的特征物来搭建外参数标定系统,利用最小二乘法拟合特征物轮廓,提取特征点像素坐标,建立约束方程组;使用LM优化算法分别计算出两相机与标定系统的旋转量与平移量,进而求解两相机之间的外部参数。利用五帧差分法提取信号弹目标,最终获得信号弹飞行高度。试验证明,该方法测量精度高,鲁棒性较好。     

基于双目视觉的三维测量方法

研究工业设备检测问题,为提高工业检测的效率,研究了激光线扫描与双目视觉相结合的零件测量方法.测量系统中两台摄像机成一定角度布置,线结构光投射到工件表面产生变形的激光条纹,作为形状表面测量标志线.为提高设备检测精度,系统标定中采用普通的电脑液晶显示屏作为标定模板,液晶屏中显示按规律变换位置的平行直线束图像,摄像机进行同步...     

基于双目视觉的玻璃料滴体积测量方法

针对目前玻璃料滴常规称量方法测量效率低且受环境影响较大的问题, 提出一种基于双目视觉的非接触式测量方法. 搭建双目视觉系统, 对采集的图像进行滤波去噪和特征轮廓提取, 基于融合料滴图像梯度信息的Census变换立体匹配算法得到边缘信息完整的视差图. 分别分析发生相机平面方向偏转和相机景深方向偏转的料滴对水平切片法精度的影响, 首先采用最小外接矩形算法对发生相机平面方向偏转的料滴进行校正, 然后利用视差信息修正发生相机景深方向偏转的料滴, 最后基于水平切片法累加水平切片获得料滴体积及质量. 实验结果验证, 该方法对发生空间偏转的料滴也能达到精度标准, 能够满足玻璃瓶生产的需求.     

基于神经网络的双目视觉下头部姿态估计

头部姿态估计是人体姿态检测的关键技术之一。本文基于神经网络设计一种在双目视觉下由人脸中的关键点在空间中的相对位置的变化估计头部姿态,并对头部进行定位的方法。将头部姿态分为6种,空间位置关系分为2种。利用改进SDM算法对双目视觉下的人脸关键点进行标记;标记出人脸关键点后利用的POSIT算法对头部姿态角度估计,计算出头部欧拉角;根据左右图像中对应的头部关键点位置的视差由三角测量原理算出其深度信息。并设定阈值对其进行分类。通过实验,该方法的头部姿态估计准确率高,头部空间定位精度良好。     

基于双目视觉的不规则堆料体积测量研究

针对不规则堆料的体积难以直接测量的问题,提出一种基于双目视觉的不规则堆料体积测量方法。首先,使用双目相机采集堆料的俯视图像,对图像进行预处理;接着通过立体匹配求出堆料图像的视差图,并采用中值滤波和最邻近插值算法对于视差图中的空洞进行填充,同时计算出视差图对应的三维点云坐标;再采用改进的OTSU阈值分割算法将视差图中的堆料区域提取出来,计算出堆料区域的平均高度和面积,最后计算出堆料的体积。实验结果表明,体积测量误差小于5%,可以快速有效地测量出堆料的体积,能够满足工业检测领域的需求,同时为准确快速地测量堆料体积提供了一种新的思路。     

基于单目显微视觉的微球姿态测量方法

微零件的姿态测量对微装配具有重要的作用.但对于微球零件,其姿态的精确测量存在困难,影响了装配精度.针对带有微孔的微球,本文提出了一种基于单目显微视觉的微球姿态高精度测量方法.设计了一种由粗到精的微孔检测算法,实现了高精度的微孔定位.通过对相机光轴方向的标定,在相机运动后对微球图像坐标进行补偿,提高了在相机坐标系下的微球定位精度.通过对微球和微孔的精确定位,计算出微球球心与微孔圆心的空间相对位置,实现了相机坐标系下高精度的微球姿态测量.同时,根据标定出的相机坐标系与调整平台坐标系之间的旋转关系,将微球姿态转换到调整平台坐标系.实验结果表明,最大姿态测量误差0.3度,验证了本文方法的有效性.     

基于双目视觉的钢轨磨耗测量技术研究

近年来随着高速铁路和重载运输的大力发展,客货运量和行车密度大幅度增长,钢轨磨耗日益严重。而我国钢轨磨耗大部分采用接触式卡距或其它接触式测量方法,存在劳动强度较大、精度较低、效率较低等缺点。研制新的非接触式的钢轨磨耗自动测量系统具有重大的意义。目前国内已有基于单目视觉的非接触式钢轨磨耗测量系统的研究。本文针对单目视觉的局限性将双目视觉技术应用到钢轨磨耗测量研究中,对系统关键技术进行了深入的研究,实现了钢轨磨耗的测量。