采用辅助学习的物体六自由度位姿估计

为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及CAD模型作为输入,首先,利用双分支点云配准网络,分别得到模型空间和相机空间下的预测点云;接着,对于辅助学习网络,将目标物体图像块和由深度图得到的Depth-XYZ输入多模态特征提取及融合模块,再进行由粗到细的位姿估计,并将估计结果作为先验用于优化损失计算。最后,在性能评估阶段,舍弃辅助学习分支,仅将双分支点云配准网络的输出利用点对特征匹配进行六自由度位姿估计。实验结果表明：所提方法在YCB-Video数据集上的AUC和ADD-S<2 cm结果分别为95.9%和99.0%;在LineMOD数据集上的平均ADD(-S)结果为99.4%;在LM-O数据集上的平均ADD(-S)结果为71.3%。与现有的其他六自由度位姿估计方法相比,采用辅助学习的方法在模型性能上具有优势,在位姿估计准确率上有较大提升。     

基于三维模型的空间目标视觉位姿测量

传统空间合作目标视觉测量技术的适用范围受合作标志安装情况的限制。以边缘轮廓为合作特征,通过三维结构模型建立合作关系,提出一种适用范围更广的空间合作目标视觉位姿测量方法。方法生成不同观察方位的二维目标特征模板与测量图像进行搜索匹配,采用轮廓方向特征对匹配度进行评价,从最优匹配结果中解算目标位姿参数。采用离线预处理策略和两阶段图像金字塔搜索优化方法对处理过程进行加速。通过数字仿真试验和半实物仿真试验对方法的准确性和稳定性进行了验证,垂直光轴方向位置测量绝对误差优于2 mm,沿光轴方向位置测量相对误差优于0. 7%,姿态测量绝对误差优于0. 2°,单次位姿测量用时小于0. 5 s,能够满足空间目标导航需求。     

基于区域点云的工件位姿计算方法

为了获取稳定可靠并具有代表性的特征点估计物体的位姿,根据实际工作环境采用背景差分法对图像上的物体进行图像位置粗限定,减少双目立体匹配所消耗的时间.对立体匹配获得的粗糙目标三维点云进行去噪优化处理,以获取可靠的物体三维点云集.根据点云的分布情况对目标物体进行三维的空间位置限定,获取独立物体的点云特征.通过区域点云密度分布...     

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。     

一种三分支空间机器人的位姿反解

具有多分支的空间机器人系统在不久的将来应会成为宇宙空间探索的有利工具。这样的系统与常见的串联或并联机器人有许多不同之处,它同时具有串联机器人和并联机器人的一些特点。为此,提出了一种具有三分支的空间机器人模型,根据该模型所具有的结构特征并结合并联机器人位姿正解方面的研究成果,给出了一种计算这种机器人位姿反解的方法。运用该算法可以方便、快捷地算出系统所有可能的位姿反解。     

空间机械手末端位姿修正模型构建方法

为了有效减小空间机械手的末端位姿误差,通过分析误差来源,该文提出了基于BP神经网络的空间机械手末端位姿修正模型构建方法,设计了关节转角系统误差、关节转角随机误差、末端位姿系统误差和末端位姿随机误差共4类数据对该方法进行验证。仿真结果表明,该方法构建的修正模型是有效的,能够大幅提高末端位姿精度。     

狭窄空间内微小摄像头位姿调整并联机构的研究

提出了一种新型的并联机构———三自由度 3 CSR并联机构 ,建立了其模型 ,讨论了运动学位姿正反解的求解方法和摄像头的运动空间 ,制作了用形状记忆合金弹簧驱动的并联机构样机 ,实验证明这种并联机构能在狭窄空间内灵活地调整摄像头的位姿     

面向筒类舱段自动装配的两点定位调姿方法

为解决航天器数字化对接装配中的调姿问题,提出了两点定位调姿法：通过改变对接舱段上2个关键点的位置来实现舱段空间位姿的调整,采用五次多项式轨迹对舱段进行调姿轨迹规划并约束舱段的运动参数,确定舱段合理的调姿时间,保证舱段平稳快速地完成对接任务。该方法简化了调姿算法,采用串联机构即可满足调姿算法要求,避免了多轴协调控制,降低了控制难度。利用ADAMS对所提出的方法进行仿真验证,通过两点定位调姿法调整对接舱段可使其到达目标位姿,位移、速度、加速度轨迹光滑连续,同时满足各边界约束条件,调整后舱段姿态与目标坐标值最大偏差为-0.08 mm,调整过程中最大加速度为10 mm/s2。仿真结果表明,两点定位调姿法可满足筒类舱段数字化装配调姿的精确性、稳定性和高效性要求,有助于实现筒类舱段调姿过程的自动控制。     

两种实用的3P-2R和3P-3R空间机构的位姿解析解

本文基于空间座标的4×4齐次变换矩阵,针对两种实用的3P—2R和3P—3R空间机构,推导了从末端操作器的位置和姿态求中间各运动副(包括移动副和转动副)位移的一般解析式,并对其实用性作了讨论。     

基于双目结构光的工件位姿检测方法

面向机器人在柔性上下料中工件放置范围较大、摆放位姿不确定的应用场景,提出了一种基于双目结构光的空间位姿检测系统。基于双目结构光视觉系统获取工件点云数据,通过对Z轴分层遍历寻找工件最上层平面,利用其法向重新建立坐标系来矫正原始点云数据;将最上层点云数据映射转成2D图像,通过图像处理完成多个工件分割并获得工件位置信息进行点云粗配准,再通过ICP精配准得到工件的位姿信息。以检测料框为例进行实验,实验结果表明：视觉系统距检测目标3 m处,仍能输出多个料框的准确位姿信息,可有效提升工业机器人柔性上料的可靠性。     

车载定位定向导航系统检测仪的设计与实现

本文针对车载定位定向导航系统的结构特点及其在性能检测和故障诊断方面存在的不足。在充分利用该系统现有硬件资源并且不改变其硬件结构的基础上研制了一种检测仪。该检测仪通过串行通信的方式获取导航系统惯性器件的状态数据．采用了基于BP神经网络的数据处理与故障诊断算法．实现了惯性器件的性能检测、故障诊断和检测数据存储等功能．显着提高了检测速度和故障诊断的准确辜。其检测原理为已有装备的性能检测和故障诊断提供了一种新思路。     

三轴转台初始位姿对准误差的测试方法

雷达仿真实验用卧式三轴飞行仿真转台的三轴交汇中心与射频阵列仿真系统球面的球心同心,转台的初始姿态满足一定要求,以减小雷达仿真时的误差。为了三轴转台位姿的精确对准,提出了一种能补偿经纬仪竖直轴线铅垂度误差和俯仰轴零位误差的对准方案,首先根据精确的已知基点的坐标,通过经纬仪对各基点的观测结果采用最小二乘迭代处理方法,确定了经纬仪的三轴交汇中心的位置,再通过经纬仪对转台的内、中环轴轴端安装的靶标进行观测,确定了三轴转台的位置与初始姿态。通过实际测试与调整,解算出了三轴转台的三轴交汇中的坐标为-0.485,0.203和-0.475mm,外环轴指向误差为-59″。该测试结果在位置误差1mm,姿态误差2′的要求范围之内,实现了三轴转台的位姿对准任务。     

齿轮三维测量中线激光传感器位姿标定方法

在齿轮三维测量中,传感器位姿标定的结果直接影响测量结果的准确性.本文提出了一种基于特征标准件的线激光传感器位姿标定方法,并设计了一款具有一定几何特征的标准件.该方法解耦了传感器与仪器之间的位姿关系,通过运动过程中传感器与标准件的几何关系计算传感器的三个姿态角并调整至标定零位,然后通过多次偏置求等区域均值的方法依次计算传...