无人水面艇三维激光雷达目标实时识别系统

为解决无人水面艇动态环境目标动态感知问题,研究无人艇三维激光雷达目标实时识别系统。设计出无人艇三维激光雷达目标实时识别系统结构、硬件组成及数据通信协议。基于点云库(Point cloud library,PCL)、Qt和Visual Studio平台开发了无人艇三维激光雷达目标实时识别系统软件,实现了点云数据校正、实时处理、数据显示、状态输出、远程通信等功能。考虑到无人艇航行时周边环境障碍物三维激光点云分布特征,将三维激光点云投影至多属性二维栅格进行表示,利用八邻域算法实现了障碍物栅格的聚类,解决了点云数据处理、目标分割、点云图像远程交互等关键技术。最后,构建了室外水池环境下的无人艇三维激光雷达目标实时识别系统试验平台,测试结果表明该系统能够可靠、准确识别无人艇周围100 m范围内的障碍目标。     

基于激光雷达的火箭推进剂加注机器人姿态估计研究

针对运载火箭发射中燃料推进剂加注环节中的自动对接需求,提出了一种基于单线激光雷达识别人工信标的姿态估计算法.通过电机带动二维激光雷达旋转,采集环境三维点云信息,通过所提算法从中识别出具有特殊几何形状的目标板来确定加注机器人与箭体活门之间的相对姿态,并实现机器人基于人工信标的姿态估计.最后通过实验验证了所提算法的可靠性与...     

基于对称形状生成的三维目标检测网络

基于点云的三维目标检测在机器人、自动驾驶等领域起着至关重要的作用,激光点云能为场景理解提供精确的几何信息。 然而,由于点云的稀疏性和物体间的遮挡关系,激光点云通常只能描述物体的部分形状,导致目标结构信息不完整,从而降低检测精度。 针对这个问题,提出基于对称形状生成的三维目标检测网络( SSG-RCNN),一种双阶段目标检测器。 考虑到感兴趣目标形状的对称性,SSG-RCNN 在一阶段生成候选框的同时为每个前景点预测镜像对称点,从而恢复目标的整体形状。 二阶段中,使用自注意力池化层从原始点和对称点中聚合特征用于候选框修正,完成三维框预测。 KITTI 数据集上的实验表明 SSG-RCNN 取得了卓越的检测性能,在测试集上对困难目标的检测精度达到 77. 64% ,高于所有对比方法。     

机载激光雷达姿态角补偿及其效果验证

机载激光雷达(LiDAR)扫描被测地形获得激光点云,进而重建被测地形的三维图像。机载激光雷达测量过程中,机载平台姿态角时刻发生波动,其对激光点云密度分布及重建三维成像精度具有显著影响。为消除姿态角波动对激光雷达测量的不利影响,设计了一套姿态角补偿装置,包括机械结构设计和控制系统设计;并搭建了半物理仿真实验系统,编制了总控制软件使各子设备之间时间同步控制及数据采集,实现了对机载激光雷达工作原理及姿态角补偿原理的实验仿真和补偿效果验证,补偿后DSM高程精度的RMSE误差由3.50mm以上减小到3.28mm。实验结果表明,搭建的半物理仿真实验系统可正确模拟机载激光雷达的工作过程,设计的姿态角补偿样机对机载激光雷达点云产品质量有显著的补偿效果。     

基于激光雷达点云的配网带电作业机器人的目标识别

为满足配网带电作业机器人作业任务要求,提出一种基于激光雷达点云的电气设备识别方法。采集点云后,进行预处理操作,清除干扰点并保留作业区域的点云。基于几何特征,初步检测电杆和绝缘机械臂,然后利用电杆与机械臂之间的几何约束条件,通过最小二乘法对识别结果进行迭代优化。利用所获得的电杆和机械臂构成结构所提供的几何信息,进一步处理电力线点云,实现电力线点云识别。实验表明,该方法能快速、准确、稳健地从作业区域的激光雷达点云中分割和识别电杆、机械臂和电力线,为机器人执行各种后续作业任务提供充足信息。     

雨雪天气下的激光雷达滤波算法研究

在雨雪等恶劣天气下,由于雨雪颗粒的遮挡,激光雷达的性能会受到严重影响,给三维目标检测带来了很大困难。针对这个问题,提出了一种基于马氏距离的动态离群点滤波算法;首先通过建立KD树,根据不同欧氏距离计算离群点的马氏距离,去除点云雨雪噪声;最后将该算法应用于目标检测。经过加拿大恶劣天气公开数据集(CADCD)和实际实验的验证,在中雪和大雪天气下,与DROR滤波方法对比,本文提出的滤波算法精确率分别相对提高了7.88%,7.72%;在实际雨天实验中,本文算法精确率比DROR滤波相对提高了10%。在目标检测应用方面,与仅采用Pointpillars的算法相比,采用该滤波的检测算法车辆和行人的检测精度也分别相对提高了19.26%,20.39%,在数据集和实际实验场景下均验证了本文算法的有效性。     

姿态角扰动对机载激光雷达点云数据的影响

为研究机载平台的姿态角扰动对激光雷达点云扫描区域和密度分布,以及对由激光点云重建的三维表面模型的精度影响,首先从理论上阐明了姿态角扰动对激光点云扫描区域、密度分布及重建三维表面模型精度的影响机理;其次通过数值仿真,详细分析了姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响规律;最后通过半实物仿真实验,模拟了真实机载激光雷达扫描过程,验证了机载平台的姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响,并定量评价了姿态角扰动造成的数字表面模型( DSM)的精度变化.仿真和实验结果表明,机载平台姿态角扰动造成激光点云扫描区域偏移和局部区域点云密度降低,前者导致被扫描目标地形的部分区域漏扫;后者导致由激光点云重建的DSM失真增大.因此,姿态角扰动对机载激光雷达点云的扫描区域和密度分布,及对DSM的重建精度有显著的影响,应采取有效措施对姿态角扰动进行实时抑制或补偿.     

基于 Transformer的三维人体姿态估计及其动作达成度评估

针对人机交互、医疗康复等领域存在的人体姿态分析与评估问题,本文提出了一种基于 Transformer 的三维人体姿态估 计及其动作达成度评估方法。 首先,本文定义了人体姿态的关键点及关节角,并在深度位姿估计网络(DPEN)的基础上,提出 并构建了一个基于 Transformer 的三维人体姿态估计模型(TPEM),Transformer 的引入能够更好的提取人体姿态的长时序特征; 其次,利用 TPEM 模型对三维人体姿态估计结果,设计了基于加权 3D 关节角的动态时间规整算法,在时序上对不同人物同一动 作的姿态进行姿态关键帧的规整匹配,并据此提出了动作达成度评估方法,用于给出动作的达成度分数;最后,通过在不同数据 集上进行实验验证,TPEM 在 Human3. 6 M 数据集上实现了平均关节点误差为 37. 3 mm, 而基于加权 3D 关节角的动态时间规 整算法在 Fit3D 数据集上的平均误差帧数为 5. 08,展现了本文所提方法在三维人体姿态估计与动作达成度评估方面的可行性 和有效性。     

基于激光雷达三维图像建模的机器人拆码垛控制系统

为满足智能化仓储系统对高速自动拆码垛系统的实际需求,给出一种基于激光雷达的机器人拆码垛控制系统,由激光雷达扫描构建周转箱的三维图像,通过建立相应的坐标系统及目标识别算法,计算出周转箱的中心位置坐标和偏转角等信息,并将信息传输给机器人,从而实现机器人拆垛操作。实际应用表明,系统运行稳定可靠,实现了预期的设计目标。     

基于合作目标的姿态测量系统建模及精度的蒙特卡罗估计

通过在飞行器表面安装x型的激光发射装置作为合作目标,用于飞行器近景姿态测量.该方法将飞行器姿态变化进行了有效放大,提高了测量精度.建立相应的数学模型以确定飞行器的外部姿态.针对系统的测量函数关系式具有隐式、非线性的特点,且相关系数估计困难,提出了基于蒙特卡罗统计仿真的不确定度估计方法.通过静态实验测得各输入坐标的不确定度及其误差服从的概率分布.用计算机模拟抽样各分量代入测量数学模型中,得到三维姿态的估计值和系统的总不确定度.从而有效地回避了由于测量方程的限制而对测量不确定度估计所造成的困难.使不确定度评定更为有效.仿真结果为实际测量的精度估算奠定基础.     

形貌视觉测量中立体拼接靶标的设计及应用

设计了一种正六棱柱形状的立体拼接靶标,以靶标侧面6个棋盘格的角点作为全局控制点。基于近景摄影测量技术,建立立体靶标的6个单元模型,通过计算模型内摄站间的相对位姿,推导出棋盘格角点在所属单元模型的局部坐标。以公共棋盘格为中介,确立相邻单元模型的坐标系转换关系。建立靶标的全局坐标系于1号棋盘格,推导该棋盘格平面与其像平面间的单应性矩阵,从而确立全局坐标系和1号棋盘格所处单元模型的坐标系的转换关系。依次递推实现全局坐标系和每个单元模型坐标系的转换,进而计算出全部靶标角点的全局坐标,再经光束平差算法获取精确值。以玻璃表面棋盘格的角点间距作为评价指标,拼接精度优于0.15 mm/m。基于立体拼接靶标的拼接试验表明,实体模型表面4个子区域的局部点云可被精确地拼接成整体点云。与基于全局控制点和平面靶标的拼接方法相比,本方法亦具有更高的拼接精度。     

基于立体定向靶标的探针式多视场三维视觉测量系统

针对含有遮挡区域、深孔及凹槽等特征的多面体或回转体物体,设计了一套基于立体定向靶标的探针式多视场三维视觉测量系统,并阐述该套测量系统的结构组成和基本工作原理。首先,基于近景摄影测量技术建立立体定向靶标的6个单元模型,计算靶标各侧面角点在各自单元模型内的坐标,再通过单元模型的链接和光束平差,获取全部角点的精确全局坐标,并将其作为立体定向靶标的全局控制点。然后,设计了利用共面角点辅助定位的探针,仍基于近景摄影测量技术解算出角点和测头在探针坐标系中的精确坐标。最后,利用共面的棋盘格角点与其像平面之间的单应性矩阵,推导全局坐标系、探针坐标系各自与相机坐标系的位姿关系,进而求得探针测头的全局坐标。以量块（量棒）的标准长度作为评价指标,在2m×1.5m的视场范围内测量精度优于0.1mm。测量实验表明,多视场三维视觉测量系统用于具有回转体结构特征的水壶测量,能够获取水壶表面全部区域的点云数据。     

基于旋转投影二进制描述符的空间目标位姿估计

为了实现基于点云的空间目标相对位姿快速估计,提出一种旋转投影二进制描述符(BRoPH)。该描述符首先建立特征点处的局部参考坐标系,然后通过旋转投影局部点云生成不同视角下的密度图像块和深度图像块,最后根据图像块生成特征点的多尺度二进制字符串。针对位姿估计对实时性的要求,在分析BRoPH Hamming距离分布的基础上,提出了基于Hamming距离阈值的特征匹配策略,用于剔除潜在的错误配对,加快位姿估计收敛速度。最后,在基于局部特征描述符位姿估计框架下分别与SHOT描述符和FPFH描述符进行了比较。结果表明:BRoPH描述符在仅需要SHOT和FPFH平均内存1/80的基础上,得到了远高于SHOT和FPFH的平均位姿估计精度,其平均姿态误差小于0.1°,平均位置误差小于1/180 R。此外,基于Hamming距离阈值的特征匹配策略使得BRoPH的位姿粗估计速度加快了7倍,总体位姿估计频率超过7Hz,比SHOT和FPFH分别快3~6.8倍。该方法具有占用内存小、计算速度快、位姿估计精度高和抗干扰能力强等优点,满足基于点云的空间目标位姿估计实时性要求。     

单目三点位置测量精度分析

通过理论推导,对影响三点单目视觉位置姿态测量系统的6个因素(标志器与相机的相对距离,标志器尺寸,相机量化误差,相机内参数标定误差,特征点的中心提取精度,姿态解算算法精度)以及这些因素对系统精度的影响程度进行了分析,然后通过数值仿真和成像试验验证了理论推导的正确性。实验结果表明,对测量精度影响最大的因素是测量距离,像平面方向的测量误差与靶标和相机的相对距离成正比,光轴方向的测量误差与相对距离的平方成正比;图像中提取的特征点的位置误差是测量系统误差的主要来源,位置误差包括特征点提取误差和由于镜头畸变等引起的特征点成像位置偏移;长焦距和小像元有助于减小相机的量化误差;焦距的标定误差和靶标尺寸主要影响光轴方向的距离测量精度,对其余两个方向的精度影响不大;测量系统的解算算法不是引入误差的主要因素。     

大尺寸工业视觉测量系统

针对工业制造领域中大型工件很难进行全尺寸测量的问题,提出并实现了一种基于立体视觉技术的便携式工业测量系统。对该系统所采用的特征识别、相机定向、立体匹配、三维重建、多视点云配准等关键算法进行了研究。提出了改进的CANNY边缘亚像素检测算法,使用先验规则去除误识别的标志点,多次拟合定位标志点中心,对标志点环带多次采样取中值求取编码点的ID。根据ID号找出不同照片中的同名编码点,顺次对照片进行相对定向和绝对定向。然后,根据多幅图像的多极线几何约束,实现非编码点的匹配,消除误匹配。采用前方交会法重建标志点的三维坐标,利用光束平差对计算出的结果和内外部参数做迭代修正。最后,设计了双目结构光扫描系统,提出了一种改进的双目像机标定算法,描述了利用全局和局部标志点的子图同构实现多视点云配准的新算法。实验结果表明,该系统可在生产现场对大型工件进行快速测量,整体测量精度达到0.112mm/3m,可以满足工业现场大尺寸测量对精度和效率的要求。     

基于Stereo RCNN的锚引导3D目标检测算法

针对当前基于锚的双目3D目标检测算法存在的锚点数量选取较多,从而影响在线计算速度的问题,提出了一种基于Stereo RCNN的锚引导3D目标检测算法FGAS RCNN.在第1阶段中,输入左右图像分别生成相应的概率图以生成稀疏锚点及稀疏锚框,再通过将左右锚作为一个整体生成2D预选框.第2阶段的关键点生成网络利用稀疏锚点信...     

基于自适应八叉树的三维点云快速拾取方法研究

针对逆向工程中大规模点云数据快速拾取问题,对当前三维图形拾取基本方法进行了研究,对点云拾取的基本流程和点云快速拾取的关键问题进行了分析,提出了一种基于自适应八叉树的三维点云快速拾取方法。当用户在计算机屏幕上给出拾取多边形后,首先基于点云分布密度,对点云数据进行了自适应八叉树划分;然后对八叉树节点进行了投影,在屏幕上形成了八叉树节点的投影多边形,并对拾取多边形建立了矩形包围盒;接着对八叉树投影多边形和拾取多边形的矩形包围盒进行了相交检测,将不与矩形包围盒相交的八叉树节点包含的点云去除,从而缩小了点云拾取所需判断的范围,提升了拾取效率。最后对不同分布密度点云进行了定面积的拾取实验。实验结果表明,该点云拾取方法的点云分布密度越大,拾取时间相对越短,算法具有较高的拾取速度和准确度。     

Three dimensional rendering of the mitochondrial sheath morphogenesis during mouse spermiogenesis

In the middle piece of mouse sperm tail, the idea of the mitochondria wrapping in a sinistral (left-handed) double helical structure was generally accepted. In the existing model, mitochondria aligned in four longitudinal rows (stage 1) and twisted dextrally (right-handed) (stage 2) and began to stagger, where opposing rows of mitochondria contacted each other to form a sinistral double helix (stage 3), finally, the end-on touching mitochondria further elongated to their mature length (stage 4). However, in this model, mitochondria need to shift a long distance and reposition themselves. Since no gaps have been found in mitochondrial sheath, repositioning of most mitochondria along the middle piece is unlikely to happen. Therefore, we reapproached the questions through three-dimensional rendering to provide a new model for mitochondrial sheath formation. In our proposed model, four dextrally arranged spherical mitochondrial arrays were considered stage 1 (resembles stage 2 of the old model). In stage 2 (resembles stage 3 of the old model), a critical difference was found that pairs of mitochondria from the opposing arrays formed ring-like structures instead of a sinistral double helix. In stage 3, which was not observed in the old model, mitochondria staggered in a specific pattern to form the sinistral double helix. In stage 4, mitochondria elongated from crescent-shaped to rod-shaped structures. The new model proposed here would allow each mitochondrion to stay at where they attached first and elongate laterally from two directions to reach their final double helical structure without unreasonable great distance shift along the outer dense fibers.     

目标识别在激光水平尺光点精度检测中的应用

对激光水平尺激光光点精度检测中的目标识别算法进行了深入探讨,提出了两种目标识别的方法,并对这两种方法进行了分析和比较。     

基于点集配准的立方体卫星非合作姿态估计

非合作目标相对姿态估计是空间在轨任务的重要问题。目前视觉成像系统通常采用特征点实现姿态测量,对单个特征点依赖性强,因此存在鲁棒性差的缺点。针对空间非合作目标中的立方体卫星在自主交会对接等任务中的姿态估计问题,采用双目视觉立体匹配并根据三角测量原理获取目标卫星的部分三维点集数据,利用点集配准解算该测量三维数据相对于已知模型的变换参数,最终实现立方体卫星的相对姿态估计。该方法基于稠密点集保证了较高的测量鲁棒性,并可扩展用于解决其他非合作目标的相对姿态估计问题。利用高精度转台的对比测量实验,验证了本文方法的精度和有效性。