采用自适应背景聚类的激光雷达与相机外参标定优化方法

针对在复杂外部环境下激光雷达外参标定过程中遇到的标定板三维点云提取不准确的问题,提出一种基于背景聚类的激光雷达和相机外参标定优化方法,避免了在整个三维点云中盲目检测标定板点云,而导致标定结果存在较大误差以及需要人工手动纠正错误特征点的问题。该方法利用无标定板的背景点云与有标定板的目标点云之间部分空间域内的密度差异性,通过自适应空间阈值模型获得标定板点云与背景点云之间的差异系数K,然后聚类两点云中的部分三维点,完成标定板的三维点云提取。实验证明,该方法可以在复杂环境中准确高效地提取标定板三维点云,从而提高激光雷达和相机外参标定的准确性,在此基础上点云正确投影比例可达97.43%,与对比方法相比投影误差降低25.33%左右。     

不依赖精密转台的 MEMS-IMU 误差标定补偿方法

微机电惯性测量单元(MEMS-IMU)具有尺寸小、重量轻、成本低、可靠性高等优点,在机器人、虚拟现实以及智能穿戴等诸多领域广泛应用。低成本的微机电惯性测量单元在使用过程中受噪声和零偏误差等影响,需要通过测试和误差补偿手段来提高其实际使用精度。本文提出了一种全面测试和补偿惯性测量单元误差的方法,通过建立MEMS-IMU的误差模型,使用优化方法标定误差模型中的系统误差参数;使用Allan方差分析方法确定随机误差参数;基于上述结果,采用与视觉融合的非线性优化方法在线实时估计并补偿零偏,最终达到提高定位精度的目的。通过实验分析,上述组合方法不需要使用专门测试标定设备,能够有效补偿低成本微机电惯性测量单元的误差,提高定位精度。     

单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的视觉-惯导SLAM

针对视觉-惯导信息融合同时定位与地图构建(VI-SLAM)中,单目相机-惯性测量单元(IMU)外参离线标定繁琐的问题,以及单目相机-IMU外参因传感器受到冲击或调整发生变化影响系统跟踪精度的问题,提出一种单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的VI-SLAM算法。该算法首先利用手眼标定方法计算单目相机-IMU外参旋转矩阵并估计陀螺仪零偏;接着,在不考虑加速度计零偏的情况下估计系统的尺度、重力加速度以及单目相机-IMU外参平移向量;然后,利用已知的重力加速度大小估计加速度计零偏并更新以上已估计的初始化参数;最后,将单目相机-IMU外参放入状态向量中进行在线估计。EuRo C数据集实验表明,该VI-SLAM算法可以自动标定并在线估计单目相机-IMU外参,得到的旋转与平移外参误差分别在0. 5°和0. 02 m之内,这有利于VI-SLAM系统的快速使用以及精度的提升。     

高鲁棒性两阶段激光雷达-惯性测量单元外参在线标定算法

针对车辆在近似平面上运动时,退化的传感器数据难以标定外参的问题,提出了一种高鲁棒性两阶段激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-IMU)外参在线标定算法。标定算法包括剔除外点的解析解初值计算和非线性滑窗在线迭代优化两个阶段。第一阶段剔除预数据集中的外点,以滑动窗口的形式多次求解只包含旋转分量的手眼标定模型,并改进解析解筛选的条件,求解出多解加权旋转外参的SVD解析解。第二阶段最小化包含外参的残差函数,以旋转解析解为初值滑动窗口迭代优化六自由度外参,使外参快速收敛,并在退化运动和错误历史约束过大时固定外参,避免外参退化。与原始算法对比,该算法对退化的传感器数据具有鲁棒性,可在无外参初值的情况下实现精准鲁棒地在线标定外参。     

标定方法对称重传感器标定的影响

称重传感器标定可采用万用表和虚拟仪器（在线）两种方法，实验分别用这两种方法测量数据，使用Matlah进行最小二乘曲线拟合，对拟合结果进行比较，验证了不同标定方式对标定结果的影响，并对传感器标定提出建议。     

用于摄像机标定的棋盘图像角点检测新算法

摄像机标定是从二维图像获取准确的三维信息的必要步骤,摄像机标定的精度在很大程度上取决于标定板控制点的图像定位精度,鉴于此,对棋盘格标定板图像的角点定位问题进行了研究.笔者通过对图像像素类型及其性质进行分析,提出了以小邻域环形模板上像素灰度的跳变次数为判据的棋盘角点检测新算法,该算法不但能快速检测出角点,而且还能确定角点的类型.利用此性质,剔除了容易受外界环境影响的棋盘外圈角点,即非X型角点,从而从另一个角度保证了所提取角点的精度.为了达到更高的精度,笔者以棋盘图像的高度对称性为依托,在每个初定位角点的局部邻域内,用灰度重心法对角点进行了亚像素定位.实验结果表明,提出的算法具有较高的精度,能够为高精度摄像机标定提供可靠数据.     

基于DSP的变外参摄像机在线标定

本文提出一种变外参摄像机的在线标定方法.首先对云台控制的摄像机的旋转建立了一个完整的数学模型,在模型中引入四元数表示旋转的参数.再根据旋转前后外参的变化计算出摄像机旋转的角度与云台通电时间之间的关系.这样对初始位置使用传统标定方法标定后,在DSP实时控制云台通断电的基础上,就可以根据云台的通电时间快速地的计算出每次旋转后摄像机的外部参数.实验结果表明,该方法操作简便,精度较高.     

自主分拣机器人视觉系统的快速标定分析

为了能够进一步促进在视觉引导基础上机器人自主分拣系统的生产效率和生产质量,本文特对分拣机器人的三维视觉系统的快速标定方法进行分析与研究。利用分布在不同空间点的同坐标系进行表示,而后提出三维标定块角点构建多个弓箭手坐标系的标定方法。根据标定块角点坐标值在视觉坐标系下的求解问题,特提出基于局部点云拟合平面,而后对分析解立方程组的具体方法。本次所提出的标定方法只需要采集一次三维标定块点云和拖动机械臂末端的探针对标定块的三个角点进行接触,而后就可以直接对所需要的数据进行采集。     

应用于新型激光打标机的视觉标定算法

为了实现激光打标机对工作区域内任意位置的多个工件进行快速加工,研究开发了一种基于机器视觉的激光打标定位系统.围绕视觉定位问题,研究了激光打标机与视觉定位系统联合的特征点标定算法.针对振镜型激光打标机存在畸变失真的情况,对特征点标定算法进行优化,提出了分块标定算法.实际标刻试验的结果表明:分块标定算法有效减小了系统的定位...     

基于交叉矢量的视觉-激光测距系统结构参数标定

视觉与三维激光测距组成的测量系统是运动估计与环境建模的主要传感设备。 为了实现测量系统感知数据坐标系的 统一,提出了一种基于空间向量自组合的视觉与三维激光测距系统结构参数标定方法。 主要包括 3 个方面:1)利用平面标定法 求解摄像机内部参数及摄像机坐标系下平面靶标的法向量,利用迭代拟合算法求解激光雷达坐标系下平面靶标的法向量,并构 建两个坐标系下的平面靶标法向量集合;2)根据向量之间夹角大小在平面靶标法向量集合中自主选取交叉向量,建立结构参 数标定目标函数;3)利用非线性优化算法求解最小二乘问题,获得外部参数的最优估计。 通过仿真与实际标定实验验证了方法 的有效性和准确性。 实验结果表明:该方法的反向投影误差小于 30 mm(3σ),满足高精度三维测量的同时还具有高的标定效 率。 所提方法满足传感器融合测量精度的要求。     

应用非线性优化算法自主标定星敏感器

考虑传统的星敏感器标定方法忽略了星敏感器的畸变与光学参数之间的相互作用而引入的额外误差,提出了一种基于非线性优化的星敏感器自主标定算法。该算法首先忽略星敏感器畸变的影响,构建目标函数,利用LevenbergMarquardt非线性优化算法优化星敏感器的光学参数;然后,将得到的光学参数估计值作为理想值,通过线性最小二乘法估计相机的镜头畸变系数;最后,将前两个步骤获得的参数作为初始值,构建目标函数,利用Levenberg-Marquardt算法同时优化光学参数和畸变系数。开展了仿真实验研究,并与最小二乘法和Samman法的标定结果做了对比,结果表明:提出的方法能够很好地实现星敏感器的自主标定。在同等测试条件下,文中算法获得的最大残差为0.015pixels,精度高于其它两种标定方法两个数量级。星敏感器外场实验还表明,提出的优化方法有效提升了星敏感器的性能。     

基于改进遗传算法实现柔性三坐标测量机参数标定

针对柔性三坐标测量机测量精度低的弊端,提出了误差修正和参数标定的方法.应用Denavit-Hartenberg( DH)法建立了柔性三坐标测量系统的运动学模型和误差模型,考虑系统结构参数标定问题,提出了一种基于优化最小二乘法的改进遗传算法.首先,在最小二乘法中引入变化因子来衡量收敛速度;其次,当该因子趋于稳定时,将产生...     

Kinematic parameter calibration method for industrial robot manipulator using the relative position

A new calibration method for industrial robot system calibration on a manufacturing floor is presented in this paper. To calibrate the robot system, a laser sensor to measure the distance between robot tool and measurement surface is attached to the robot end-effector and a grid is established in the floor. Given two position command pulses for a robot manipulator and using the position difference between two command pulses, the relative position measurement calibration method will find the real robot kinematic parameters. The procedures developed have been applied to an industrial robot. Finally, the effects of the models used to calibrate the robot are discussed. This calibration method represents an effective, low cost and feasible technique for the industrial robot calibration in lab. projects and industrial environments.     

一种迭代的锥束CT螺旋轨迹几何参数标定算法

针对工业锥束计算机断层成像螺旋轨迹扫描中系统几何参数失配严重影响重建图像质量的问题,提出了一种基于双球体模的高精度、迭代的几何参数标定算法.首先在载物台的升降轴上选择少数测试点,并根据投影几何关系建立关于所有测试点的几何参数的非线性最小二乘求解模型,然后利用计算机图形学中的消失线理论和高斯牛顿算法对模型进行求解,最后利用线性拟合和插值计算升降轴上所有采集投影位置处的系统几何参数.实验结果表明,该方法能够有效改善几何参数失配引起的重建图像失真,并且算法求取参数的精度接近50 μm.     

Modified single point calibration with improved accuracy in direct sensor-to-microcontroller interface

A simple sensor-to-microcontroller interface with improved accuracy is described. The sensor interface is based on single point calibration and uses one additional resistor to reduce the overall systematic errors. The errors are reduced by a systematical approach to control the nonlinearity of the transfer characteristic in such way that the system acts as it uses a two point calibration. In the paper, a theoretical model for implementation of the modified single point calibration technique is presented. When analyzing the measurement range typical for PT1000 temperature sensor, the systematic errors reduce by than a factor of two depending on the width of the measurement range. Different theoretical and experimental aspects for implementation of the proposed calibration technique are considered, as well as: process, voltage, temperature variation and power consumption.     

基于粒子群算法的摄像机标定过程优化

摄像机标定为机器视觉在物体位姿与姿态的测量过程中最重要一环,其映射物体三维空间与二维图像之间关系是一个复杂非线性最优化问题。为了更好地解决这一复杂优化问题,阐述了利用粒子群优化(PSO)算法计算摄像机标定过程的一种优化方法,重点描述了PSO算法的原理,单目视觉测量系统,以及基于CMOS摄像机的成像模型及其原理和算法。通过图像软件提取靶体模型上特征控制点,及摄像机标定算法建立了相应的计算公式。结合PSO算法优化像机外参,实验结果表明,PSO算法计算准确、速度快,具有很强的工程应用价值。