基于双目视觉的目标定位系统设计

基于双目视觉原理进行目标定位可以得到目标的深度信息。本文对双目视觉关键技术中的摄像机标定和立体匹配进行深入研究,采用改进的平面标定法和基于外极线约束和灰度相关性的立体匹配算法。搭建双目视觉系统实验平台,编制目标定位程序。实验结果验证本文方法的准确性。     

基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究

为规划轮式机器人运动轨迹,需要获得轮式机器人在空间中的位姿,提出一种基于机器视觉软件Halcon9.0测量轮式机器人位姿的方法,利用机器视觉软件实现机器人图像实时采集、摄像机标定、特征点提取、坐标系变换、位姿转换实现机器人位姿的非接触式检测。试验结果表明采用机器视觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合,验证了该方法可行性和可靠性。每次测量机器人位姿的时间仅需要678.089 ms,对实时测量运动目标位姿的非接触检测有参考价值。     

基于机器视觉的空间组合体地面实验位姿测量技术研究

针对空间组合体如绳系系统在地面模拟实验时具有变化复杂和响应快等特点难以实时测量问题,对空间组合体地面模拟实验系统中物体位姿测量和控制方法进行了研究。将非接触式测量的机器视觉技术应用到了组合体地面测量系统中,并从减少图像搜索位置和每个位置处的计算量角度,提出了一种改进的多模板匹配算法配合刚体平面运动位姿算法组成测量系统,以实现运动目标物体图像的实时采集;获取了目标物体上标志点的坐标,再通过坐标变换等计算动态得到了平面刚体运动位姿;利用所研制的地面模拟检测系统进行了直线运动、旋转运动和刚体平面运动等实验测试。研究结果表明:位姿测量系统的最大测量误差不超过5%,采样时间为0.2 s,可满足绳系组合体等空间组合体的测量和控制要求。     

面向机器人抓取的双目视觉系统标定与目标位姿估计算法

在双目视觉抓取系统中,首要任务是解决相机标定以及目标位姿估计问题。针对工业应用场景,文中提出了一种基于灭点一致性约束的相机标定算法,并利用目标的双目图像立体匹配结果,通过改进迭代最近点算法实现目标位姿估计。实验结果表明:该系统能够有效地估计目标位姿,目标位姿估计的平移与角度误差均能满足抓取需求。     

基于双目视觉的主从式机器人主手系统设计和研究

提出了一种基于双目视觉的主从式机器人主手系统,采用双目视觉技术实时识别并跟踪手柄的运动,同时测量其空间位姿。首先通过背景差分法检测出手柄,然后用卡尔曼滤波器对手柄的位置和速度进行预测,跟踪手柄的运动。在标记点的立体匹配中采用了特征匹配和区域灰度匹配相结合的方法,并引入唯一性和顺序一致性约束来剔除伪匹配,最终测罱出手柄的实时空间位姿信息。实验结果证明系统方案是可行的。     

基于彩色图像的高速目标单目位姿测量方法

针对风洞分离实验对于视觉测量系统的高精度、大视场、高速的测量要求,提出一种基于单目摄像机的风洞运动目标位姿测量方法。该方法利用单目摄像机进行运动目标位姿信息测量,相比于双目测量方法具有设备简单、视场大的优点。首先提出一种基于靶标特征点相互约束关系的参数优化方法,采用复合式靶标实现摄像机的快速高精度标定;针对目标运动图像处理,提出一种基于图像差叠法和标记点位置估计的图像快速分割与目标定位方法,实现图像特征的快速准确定位;针对单目测量要求及目标运动特性,提出一种基于方向估计标记点布局方式,实现合作标记点的快速识别和提取;最后利用单目视觉原理求解运动目标的位置和姿态信息,通过实验室模拟实验完成了测量系统的精度验证,在1 m×1 m视场范围内,其位移测量精度可达到0.19 mm,俯仰和偏航角测量精度可达到0.18°。     

基于双目视觉的目标识别与定位研究

针对机器人在作业时缺乏自主性与智能性的问题,对基于双目视觉的空间目标识别与定位问题进行了研究。搭建了双目立体视觉系统并对其进行了标定,获取了两相机的内外参数、相对位姿及畸变系数。采用基于描述子的模板匹配技术,通过随机树算法对检测到的特征点进行了准确实时地分类识别。对同一场景的两幅图像进行了立体匹配,求取了对应的视差图。结合特征点对应的视差值及标定结果对其进行了三维重建,对多组特征点对在图像及实际场景里对应的2D-3D位置信息进行了迭代,求取了重投影误差最小的解,即目标物体的位姿。研究结果表明:所采用的方法可以用于准确、快速、稳定地实现对目标的识别与定位。     

机器视觉辅助的4-PPR并联机构工作空间分析

针对某大型激光点火装置光学元件的洁净精密装配特点,提出机器视觉辅助的全自动平面调整系统方案.利用机器视觉技术获取标定物和目标点之间的位姿关系,代入驱动器位移和动平台几何中心点的位姿方程,数学模型逆解,得出工作空间求解所需的4-PPR机构约束不等式组和任意空间点位姿方程组.最后在给定机构参数下通过一组实例,运用MatLab仿真分析动平台不同位姿的工作空间,并运用空间几何法进一步验证该技术的有效性.     

基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

应用虚拟像平面方法的圆柱表面单目重建*

针对圆柱表面重建问题,采用单面阵相机和线结构光构成视觉系统。该视觉系统采用虚拟像平面相机模型,通过构建虚拟像平面上的虚拟投影图像去除畸变的影响,通过虚拟像点和相机光心确定投影射线。提出该模型下相机光心的定位方法;利用两个平行平面上的结构光条的虚拟图像实现结构光的标定。利用线结构光在圆柱表面的光条为空间中一条椭圆弧的特性,首先计算出光条点在结构光平面上的坐标,由此提取出椭圆特征;再利用椭圆的短轴长为圆柱直径的特性获得圆柱的空间方程,实现圆柱定位;最后利用光心和虚拟像点在标定平面的投影点确定投影射线,计算出虚拟像点在圆柱面上的投影点坐标,构成柱面点云,并恢复出圆柱表面图像。实际实验中该视觉系统的测量精度达到双目视觉系统的水平,说明了虚拟像平面方法的有效性。     

双目视觉人工喷涂轨迹示教编程方法研究

喷涂轨迹的路径规划技术是喷涂机器人应用研究的关键点.针对人工示教编程中机械示教装置使用的局限性,即示教操作不便,示教空间范围受限等,提出一种基于双目视觉的人工喷涂轨迹示教编程系统方法.首先,在示教喷枪进行色球安装预处理;接着,双目视觉位姿跟踪系统利用色球识别方案,分别计算色球的坐标位置与喷枪的位姿信息,捕获喷枪实时运动...     

双目视觉伺服的4-DOF机械手臂运动控制

为了解决多自由度机械手臂由于目标放置偏离而引起的抓取任务失败问题,给出了一种基于双目立体视觉的目标识别与定位控制方法。以抓取矩形轮廓的目标物体放置于矩形目标位置为控制任务,基于双目视觉目标图像信息,分析了目标特征参数提取、识别、匹配以及目标空间位姿测量的方法。结合四自由度(4-DOF)机械手臂硬件控制系统,运用改进D-H参数法建立了机械手臂正运动学模型,并通过逆运动学方法将目标位姿转化为机械手臂的控制指令,实现对目标抓取和放置的运动控制。实验结果表明,该视觉伺服的机械手臂运动控制系统能够准确、稳定地实现抓取和放置任务,定位精度高,对工业机器人在分拣、装配中的运动控制研究和应用有重要的参考价值。     

基于ArUco Marker 及稀疏光流的动态目标实时跟踪技术

文中提出了一种基于ArUco marker及稀疏光流的动态目标跟踪方法,将ArUco marker与稀疏光流相结合实现动态跟踪,并改善双目匹配的精度。在具体实施过程中,基于检测到的ArUco marker标记进行旋翼无人机的动态跟踪,同时利用双目视觉系统测量并计算ArUco marker在相机坐标系下的相对坐标;然后通过平面拟合得出目标的实时位姿;最后开展了无人机抓捕实验,验证了ArUco marker结合稀疏光流动态目标跟踪方法的有效性。     

一种采用球面编号靶点的串联机械臂测量方法

为了在较大范围内获取高精度的机械臂末端实际位姿数据进行机械臂运动学模型真实参数的辨识,提出一种基于球面编号靶点的串联机械臂测量方法,利用双目视觉实时跟踪与末端法兰刚性连接的标准靶球,设置在球体表面的标志点依靠特殊的排列分布进行区分编号,球心坐标和靶球方向分别由任意捕捉的至少4个点和已知的空间几何位置关系根据克莱姆法则计算求得,在工作空间内任意运动机械臂进行末端靶球位姿测量。建立位姿误差模型,采用最小二乘法辨识出准确的几何参数,实现机械臂的误差校准。试验结果表明,此法具有较高的精度,克服了传统视觉系统定位跟踪的视野狭小,降低了机械臂末端位姿测量的成本,简单可靠,同时有效的提高了机械臂的定位精度。     

多传感器信息融合的移动机器人定位算法研究

为有效降低使用单一传感器进行移动机器人定位时的不确定误差,提高机器人定位与建图的准确性和鲁棒性,提出了一种多传感器信息融合的移动机器人定位算法。基于激光RBPF-SLAM算法实现机器人同时定位与路标地图构建,运用图优化理论约束优化蒙特卡洛定位的位姿估计结果;通过双目视觉重建环境的三维点特征,针对视觉信息处理计算量大、跟踪精度不高的问题,研究改进基于ORB的特征点提取与四边形闭环匹配算法;利用因子图模型对激光RBPF-SLAM定位和双目视觉定位进行最大后验概率准则下的信息融合。仿真和实验结果表明通过上述方法可以得到比传统RBPF-SLAM算法及一般改进算法更高的定位精度,验证了所提方法的有效性和实用性。     

多传感器信息融合的移动机器人定位算法研究（英文）

为有效降低使用单一传感器进行移动机器人定位时的不确定误差,提高机器人定位与建图的准确性和鲁棒性,提出了一种多传感器信息融合的移动机器人定位算法。基于激光RBPF-SLAM算法实现机器人同时定位与路标地图构建,运用图优化理论约束优化蒙特卡洛定位的位姿估计结果;通过双目视觉重建环境的三维点特征,针对视觉信息处理计算量大、跟踪精度不高的问题,研究改进基于ORB的特征点提取与四边形闭环匹配算法;利用因子图模型对激光RBPF-SLAM定位和双目视觉定位进行最大后验概率准则下的信息融合。仿真和实验结果表明通过上述方法可以得到比传统RBPF-SLAM算法及一般改进算法更高的定位精度,验证了所提方法的有效性和实用性。     

非合作纹理目标单目位姿计算

为了实时测量非合作纹理运动目标相对位姿,提出一种单目视觉同步建模与位姿计算方法。选择具有良好特征共视关系与分布的模型帧,增量式恢复目标三维共视特征模型,实现非合作目标的合作化,并依靠运动预测模型实现基于特征跟踪的位姿计算。根据模型对应网格的拓扑关系估计目标表面未知区域特征三维信息,结合网格面法向场进行局部光束平差优化,同时利用闭环优化抑制尺度漂移,在减少特征模型恢复误差的同时提高位姿计算精度。实验结果表明,在非结构化环境中能够在线恢复目标三维信息,实现目标相对位姿准确计算,特征平均重投影误差小于1.5 pixel,位姿计算平均绝对误差为4.29 mm和1.54°,平均计算时间小于120 ms,为基于单目视觉的在线三维感知与测量建模提供技术支撑。     

球形靶标中心成像点的高精度定位

为提高球形靶标中心在像平面上成像点的定位精度,研究了球形靶标成像理论及球心成像点定位方法。建立了空间球在摄像机系统下的投影模型,结合空间解析几何理论,证明了球形靶标的透视投影特性。推导出了球心成像点坐标的精确表达式,并结合测量实际给提出了球心成像点的高精度定位方法。利用仿真实验建立了球心投影畸变误差模型并分析了相关影响因素。最后,结合陶瓷标准球进行了视觉系统位姿参数标定实验。结果表明,该定位方法求得的空间球球心重投影误差比传统的球心成像坐标定位方法产生的重投影误差平均减少了36%,位姿参数稳定性相对提高了40%。得到的结果验证了该球形靶标中心成像点定位方法精度高,鲁棒性强,可应用于基于球形靶标的视觉标定或测量中。     

基于双目视觉的带圆特征工件空间定位研究

针对空间中带圆形特征工件定位问题进行研究,对图像进行椭圆拟合并根据双目视觉系统三维重构结果,基于几何关系对圆特征工件进行空间定位,获得工件的空间位置。首先建立虚拟椭圆投影模型,获得投影椭圆和虚拟椭圆的对应关系。然后建立虚拟椭圆锥面,使用旋转平面在椭圆锥面中截得曲线,计算圆面的姿态。最后根据三维重构结果,解决圆面定位的二义性问题,获得空间圆面准确的位姿。实验结果表明,该方法能够实现对带圆特征工件的准确空间定位。     

基于立体视觉和激光标记的空间物体位姿的快速定位算法

建立了一种4自由度双目立体视觉装置的传感器模型,根据空间两条相交射线唯一确定空间一点的原理,提出了在摄像机上加装激光源的方法,通过激光标记来解决目标物体上同一点在两幅CCD图像上对应点的快速匹配问题,从而很方便地求取目标物体的深度信息。最后,研究了目标物体空间位姿的图像定位算法,并通过确定的空间圆柱体位姿验证了该方法的正确性。