视觉测量传感器系统结构参数设计分析

依据三角法建立了基于线结构光和对称式双目立体视觉的两种典型视觉传感器坐标测量系统数学模型.通过对坐标测量模型及传感器各结构参数之间的相互关系分析,研究了线结构光视觉传感器和双目立体视觉传感器坐标测量系统结构参数及其误差对系统综合测量精度的影响关系特性.在对各结构设计参数综合分析的基础上,提出了视觉传感器坐标测量系统结构参数优化准则,并给出了线结构光视觉传感器及双目立体视觉传感器坐标测量系统结构参数的一般性设计原则与方法.     

用优化算法提高神经外科机器人空间映射精度的研究

利用双目视觉传感器来获取标记点在空间的位置,将标记点的位置平均值作为优化目标进行优化.以贴在病人头部的3个标记点为桥梁,计算出图像坐标系与视觉传感器坐标系之间的空间映射关系.再以标记点的平均坐标值为目标对转换矩阵进行优化,从而得出更加准确的目标转换矩阵,并由此给出精确的空间映射误差范围,为医生进行手术提供参考依据.临床神经外科手术应用结果证明,由此方法改进的系统的精度完全符合手术需求.     

一种用于外科手术导航的双目视觉简化系统

针对外科手术导航光学定位仪参数标定过程繁琐和对应点匹配歧异性大的问题,进行了双目立体视觉简化系统的研究.运用坐标变换方法一次性标定系统24个参数;选用黑白棋盘格标记物和运用相似性度量原理,简化立体匹配过程、提高立体匹配准确度.利用标定后的系统对标记物之间的距离进行测量,在距双目视觉传感单元1.5 m范围内误差小于1 mm.交叉韧带重建手术导舷模拟实验表明:该系统具有稳定,可靠,标定方法简单,匹配准确,定位精度高的特点,能够满足外科手术导航的要求.     

一种用于里程计量的双目立体视觉测距系统

介绍一种用于里程计量的双目立体视觉测距系统。分析了双目相机的测距原理,搭建了双目立体视觉测距系统,对双目相机进行标定,解算系统到目标的深度距离。使用全站仪及光轨结合的方法对系统进行比对测量,结果显示系统测距误差为厘米量级。     

基于视觉导航的手术磨削工具的模糊控制实验研究

针对微创外科手术中手工把持磨削工具操作精度不高的现状,引入了视觉定位计算机手术导航系统,通过加入动力控制器,利用模糊控制策略,实现精确闭环控制.设计了3组不同控制方式的手术磨削实验,并对实验中的误差进行了分析.结果表明,基于视觉导航的边界磨削精度可以达到0.3mm,比传统的手工操作提高了安全性和操作精度;模糊控制策略的...     

稀疏立体视觉算法在自动包装机器人中的应用

目的为实现包装机器人自动测距的功能,提出将双目稀疏立体视觉算法应用到自动包装机器人视觉系统中。方法为验证算法的实用性,利用深圳市元创兴科技有限公司生产的配备双目视觉系统的REBot-V-6R六自由度机器人进行实验,计算实验台上包装件与摄像机的距离,通过计算值与测量值之间的误差评估算法的精确度。结果实验证明双目稀疏立体视觉算法在600~1000 mm范围内深度计算误差小于7%。结论该稀疏立体视觉算法可以应用于自动包装机器人测距。     

一种提高双目视觉测量精度的逐步逼近方法

针对空间坐标对图象平面坐标的非线性光学映射关系,本文提出了逐步逼近实现３－Ｄ空间坐标计算的测量方法。该方法对摄象机的摆放姿态与双目传感器的装配精度要求较低,可去除介质折射产生的坐标计算误差。结合局部标定法,对摄象机光学系统的畸变误差进行校正。实验数据表明,在对双目传感器不提出较高要求的测量条件下,测量结果令人满意。     

改进最小二乘法双目视觉位姿测量技术研究与测试

由于工件表面油污、光照等因素干扰导致工件图像提取的特征点偏离实际位置,对工业机器人的抓取定位带来较大误差。该文以视觉引导工业机器人抓取气缸盖为应用对象,对双目视觉高准确度位姿测量技术进行分析。首先探讨特定条件下的双目视觉定位引导机器人技术以及粗差点产生原因与解决方法情况;其次介绍视觉系统视觉坐标系和目标坐标系,然后在位姿测量数学模型的基础上提出改进最小二乘法的准确计算方法,并搭建双目视觉引导的工业机器人抓取气缸盖系统进行测试分析。测试表明:改进最小二乘法的位姿计算方法可实现双目视觉对目标物的全自由度位姿测量,满足工业机器人高准确度抓取操作。     

基于模型的立体视觉的优化方法

针对3D视觉检测中最典型的误差源图像中像素的量化误差,在已知模型的条件下,对双目立体视觉提出一种模型,利用该优化模型及改进的约束最小二乘法对未知模型的立体视觉解法做一些改进,可以明显减少系统的误差,仿真结果表明,与未知模型的立体视觉方法相比,在同样的量化误差条件下,该方法可将系统误差减少50％以上。     

服务机器人新型双目视觉系统及结构参数标定的研究

构建了一种新型的满足服务机器人视觉任务需要的双目视觉系统,该系统是由一个云台(Pan/Tilt/Zoom,PTZ)摄像机和一个手眼系统组成的变基线双目配置,具有更大的视觉空间和灵活性。对该双目配置下实现目标定位的关键参数——双目结构参数的实时自标定方法进行了研究,提出了将大部分繁琐的坐标变换关系转移到离线环节标定的离线/在线二步标定算法。仿真实验表明,此方法可有效降低在线处理时对图像匹配点的数目要求,同时该双目系统对图像噪声和机械运动误差具有一定鲁棒性。     

一种适合于月球车的长距离自主导航方法

针对月球车自主导航系统的特殊要求,设计了一种月球车长距离自主导航方法.该方法首先依据惯性导航和天文学的基本原理建立月球环境下惯性导航系统的姿态、速度和位置误差方程,然后针对捷联惯性系统平台失准角较大的问题,引入里程计测量的速度信息与球面天文三角公式,共同构建量测方程,由于建立的系统状态方程和量测方程均为线性方程,所以采用卡尔曼滤波实现月球车位姿信息的最优估计.最后,对这一导航方法进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法具有更高的位置和姿态估计精度,同时可有效提高系统的稳定性和可靠性,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的自主导航方法.     

基于组合方式的掘进机导航系统研究

掘进机时走时停的迈步式工作特点导致其难以实现定向掘进,这一直是国内外面临的技术难题。为实现煤矿巷道掘进机的位姿测量,提出一种基于组合方式的掘进机导航系统（即组合导航系统）。首先,以十字激光指向仪的激光束为识别特征,结合自主研制的激光接收标靶,组建光电传感器导航系统,并构建掘进机机身位姿解算模型;然后,通过递推最小二乘（recursive least square, RLS）算法将光电传感器导航系统和光纤惯性导航系统的测量数据融合,解算出掘进机机身的位姿;最后,根据掘进机机身位姿的测量结果,通过PLC(programmable logic controller,可编程逻辑控制器)实现掘进机的纠偏控制,以有效解决其定向掘进问题。以MB670型掘锚一体机为实验对象,通过现场实验对所设计的组合导航系统进行测量误差分析。结果表明：该组合导航系统可以有效实现煤矿巷道掘进机机身的位姿测量;掘进机机身的位置测量误差在±20 mm以内,姿态角测量误差在±0.15°以内,满足煤矿巷道施工精度要求。基于组合方式的掘进机导航系统具有精度高、可靠性好的优点,弥补了单一导航系统的测量缺陷,可为掘进机的定向掘进智能...     

向小天体着陆的自主导航研究

研究了空间飞行器向小天体着陆阶段基于导航相机和激光测距仪的自主光学导航方案。采用扩展卡尔曼滤波方法设计了导航滤波器。利用数值仿真验证了其系统性能，并着重分析了测量误差、初始状态误差、参数误差等各种误差源对导航滤波器的影响。仿真表明滤波器的性能对目标天体的自旋角速度误差较为敏感。     

基于MEMS的分散式低阶AHPRS系统设计

设计一种基于MEMS陀螺、加速度计、磁强计以及GPS模块姿态航向位置参考系统(AHPRS).首先,姿态航向参考系统主要由姿态估计卡尔曼滤波器与补偿卡尔曼滤波器构成,通过补偿滤波器周期修正姿态估计滤波器,从而弥补了由于机体的刚体运动而导致姿态角的估计误差;其次,采用分散式卡尔曼滤波器的设计思路,以估计的误差姿态角作为导航系统卡尔曼滤波器的输入量,有效降低了导航滤波方程的阶次,减小了对姿态解算计算机的性能要求;最后,通过仿真与飞行试验验证该AHPRS有效地克服了动态环境下对系统姿态估计偏差大的缺点,提高了系统的姿态航向与速度位置估计精度.     

Lever Arm Compensation of Autonomous Underwater Vehicle for Fast Transfer Alignment

Transfer alignment is used to initialize SINS (Strapdown Inertial Navigation System) in motion. Lever-arm effect compensation is studied existing in an AUV (Autonomous Underwater Vehicle) before launched from the mother ship. The AUV is equipped with SINS, Doppler Velocity Log, depth sensor and other navigation sensors. The lever arm will cause large error on the transfer alignment between master inertial navigation system and slave inertial navigation system, especially in big ship situations. This paper presents a novel method that can effectively estimate and compensate the flexural lever arm between the main inertial navigation system mounted on the mother ship and the slave inertial navigation system equipped on the AUV. The nonlinear measurement equation of angular rate is derived based on three successive rotations of the body frame of the master inertial navigation system. Nonlinear filter is utilized as the nonlinear estimator for its capability of non-linear approximation. Observability analysis was conducted on the SINS state vector based on singular value decomposition method. State equation of SINS was adopted as the system state equation. Simulation experiments were conducted and results showed that the proposed method can estimate the flexural lever arm more accurately, the precision of transfer alignment was improved and alignment time was shortened accordingly.     

等效旋转矢量法在旋转弹姿态解算中的应用

作为捷联惯导的核心问题,姿态更新算法的选择至关重要.针对旋转弹的姿态测试问题,在四元数增量算法的基础上利用等效旋转矢量法对姿态进行优化,给出了姿态解算的数学模型.仿真结果显示,该算法对不可交换误差的抑制效果明显,同时,在一定程度上减小了累积误差,提高了导航精度.     

Improvement on Azimuth in Rotary Inertial Navigation System Using Photoelectric Encoder and Fiber Optic Gyro

For its obvious high accuracy in a long term, rotary inertial navigation system becomes popular. However, as errors increasing with time are changed into periodic errors with zero mean, the accuracy of its azimuth angle decreases in view of short term and can’t fully satisfy the need of users such as flight control system. The precision of azimuth angle is studied by analyzing its influence factor and establishing the scale factor error model and drift models of fiber optic gyro and the measurement error model of photoelectric encoder. Correction for fiber optic gyro and photoelectric encoder based on their mutual assistance is designed to improve the short-term accuracy of rotary inertial navigation system’s azimuth angle. Experimental results in a fiber optic gyro based rotary inertial navigation system verify the proposed method.     

Kernel Entropy Based Extended Kalman Filter for GPS Navigation Processing

This paper investigates the kernel entropy based extended Kalman filter (EKF) as the navigation processor for the Global Navigation Satellite Systems (GNSS), such as the Global Positioning System (GPS). The algorithm is effective for dealing with non-Gaussian errors or heavy-tailed (or impulsive) interference errors, such as the multipath. The kernel minimum error entropy (MEE) and maximum correntropy criterion (MCC) based filtering for satellite navigation system is involved for dealing with non-Gaussian errors or heavy-tailed interference errors or outliers of the GPS. The standard EKF method is derived based on minimization of mean square error (MSE) and is optimal only under Gaussian assumption in case the system models are precisely established. The GPS navigation algorithm based on kernel entropy related principles, including the MEE criterion and the MCC will be performed, which is utilized not only for the time-varying adaptation but the outlier type of interference errors. The kernel entropy based design is a new approach using information from higher-order signal statistics. In information theoretic learning (ITL), the entropy principle based measure uses information from higher-order signal statistics and captures more statistical information as compared to MSE. To improve the performance under non-Gaussian environments, the proposed filter which adopts the MEE/MCC as the optimization criterion instead of using the minimum mean square error (MMSE) is utilized for mitigation of the heavy-tailed type of multipath errors. Performance assessment will be carried out to show the effectiveness of the proposed approach for positioning improvement in GPS navigation processing.     

中航时平台惯导系统导航精度的全误差评估方法

平台惯导系统(PINS)初始对准误差和标定参数重复性是评估PINS精度的主要参数.应用给定精度评定指标无法准确评估PINS导航精度,PINS全误差导航模型能够准确描述PINS误差传播过程,但对多批次中航时PINS精度评估需消耗大量时间,缺乏实用性.结合实际应用中需要对每一台PINS中航时导航精度进行快速准确评估的需求,通过对PINS全误差导航模型传播规律进行分析,得到PINS误差参数对导航精度的单项评估公式和简化综合评估公式.数值仿真验证表明:该方法能够对中航时PINS导航精度进行快速准确估算,在PINS选择中具有很好的实用性.同时该方法可以指导惯导系统生产调试,找到影响惯导系统的主要误差因素,对改进设计、提高精度和精度评定具有参考价值.     

Sage_Husa自适应滤波算法在捷联组合导航系统中的应用

以组合导航系统为应用背景,在现有方法的基础上,提出Sage_ Husa自适应滤波算法的应用.采用常规卡尔曼滤波时,需要知道系统的数学模型和噪声统计的先验知识,但是在实际系统中,系统的数学模型和噪声统计是未知的、近似的或部分已知的.用不准确的模型或噪声统计设计出的卡尔曼滤波器将导致状态估值误差增大,甚至使滤波发散.Sag...