基于空间拓扑关系的目标自动跟踪与位姿测量技术

针对试飞光电测试中目标运动轨迹姿态自动化测量的问题,提出一种基于空间拓扑关系的目标自动识别跟踪与位姿参数同步测量技术。首先通过对被测目标表面的圆形标志点密集布设、目标运动过程的图像高速采集、圆形标志点不同视角下的自动精确提取,实现目标的自动检测;之后基于多点空间拓扑关系进行同名像对的匹配,并结合双摄像机的标定参数进行前方交会测量,实现目标表面标志点的三维重建;再采用基于多点空间拓扑约束、点距判定以及坐标旋转平移变换算法的点云块配准方法,实现目标自动跟踪与运动过程的轨迹姿态参数测量。试验证明:该方法切实可行,可获得亚毫米级的定位精度和优于0.11°的定姿精度,且能够全自动处理,从而大大提升试飞测试中影像测量的数据处理效率,同时可为飞行影像数据自动化、实时化处理提供一种有效技术手段。     

机器人运动功能位姿矩阵研究与应用

工业机器人各关节运动描述常常使用齐次坐标变换矩阵来表述末端执行器相对机座的位姿变化,运动功能位姿矩阵是描述这种变化的方法之一。本文在介绍相关定义基础上详细论述了机器人运动功能位姿矩阵的构成并举例分析了如何列出该矩阵。     

多管相贯线切割运动轨迹与位姿控制方法研究

针对空间多管相贯线的切割问题,基于简化的坡口模型,提出了一种实用的切割运动轨迹与位姿控制方法。用参数化图形方式给出了相贯线的计算模型,建立了由三维模型数据到6轴联动切割运动代码的转换算法。通过现场实际切割,表明该方法可明显提高相贯线的切割效率。     

基于高分辨网络的空间目标位姿估计方法

针对空间目标位姿估计中空间目标所占像素较小、图像中存在遮挡部分和姿态旋转预测对图像分辨率敏感的特点,提出在高分辨网络HRNet的基础上结合空洞卷积HDC模块,减少了下采样对图像分辨率带来的损失。同时,结合空洞卷积用于HRNet输出阶段的各分支融合,扩大了感受野,提高了空间目标位姿估计的精准度,在简单背景和复杂背景图像中均表现良好。最后,在URSO空间目标图像数据集上进行了对比实验和消融实验,并给出了位置和姿态的可视化预测结果。     

基于视觉的机器人非线性位姿观测器

本文利用相机对目标物体特征点的测量信息解决机器人相对位置和姿态的估计问题.首先,针对机器人运动过程中相机获得的目标物体连续图像,利用扩展Kalman滤波器估计特征点的三维信息.然后,在SE(3)空间上设计了一个非线性位姿观测器.利用得到的特征点三维信息构造了Lyapunov函数,并解耦成分别和姿态误差以及位置误差相关的...     

点焊机器人的位姿计算及仿真

主要说明了点焊机器人在白车身焊接中位姿矩阵的计算,并用 CATIA 软件对机器人的运动轨迹进行仿真。     

机器人无序分拣技术研究

目的 介绍机器人无序分拣技术最新进展和研究成果,为复杂场景下的机器人自动化应用提供研究思路和技术支撑。方法 从机器人无序分拣过程中的3个关键技术任务展开论述,具体包括散乱目标的检测与识别、目标的空间姿态估计与无序分拣的抓取决策,并对各个任务中涉及的方法进行分析总结。结论 机器人无序分拣技术目前面临的主要挑战在于处理复杂环境下散乱堆叠物体的视觉感知、位姿估计和抓取决策。具体的分拣系统应当考虑实际的场景环境,结合任务需求进行设计,以求达到机器人尽可能替代人力劳动的目的。     

双码盘定位机器人的位姿辨识算法

在分析差动驱动的轮式移动机器人运动学模型基础上,针对双编码盘定位方案推导出机器人的位姿辨识算法,应用该算法可以实时计算出双码盘定位机器人的位姿坐标。     

基于三维空间的刚体位姿测量分析与仿真研究

本文针对刚体在三维空间中的位姿测量问题及数据可靠性的需求,提出一种基于三维空间的刚体位姿测量分析方法。首先,对位姿测量装置的结构进行分析,采用基于3-2-1六点定位原理的位姿测量算法,对刚体位姿坐标系建模,并求解相应的位姿关系式,利用实体设备,对位姿测量装置进行测量精度分析。结果表明：该方法在位置和姿态上符合实际情况,满足工业生产的测量精度要求,具有较好的稳定性和准确性。     

基于稀疏模型的人脸姿态估计

针对现有的人脸姿态估计方法易受"自遮挡"影响,采用改进的ASM算法提取人脸特征点,并利用人脸形态的几何统计知识来估计人脸特征点的深度值。以人脸主要特征点建立人脸稀疏模型,在利用相关人脸特征点近似估计人脸姿态后,通过最小二乘法精确估计三维人脸空间姿态。实验结果表明,对于"自遮挡"情况,该方法仍有较好的估计结果,与同类方法比较具有良好的姿态估计精度。     

一种高效的实时视觉姿态测量

由光学传感器和计算机视觉理论来确定目标物体的姿态参数具有重要的实用价值和理论意义.本文以提高当前物体姿态求解方法的实时性和准确性为目的,提出一种高效的基于特征点的姿态求解方法,该方法首先采用P3P算法求解目标物体的近似姿态,然后将该近似姿态作为初始值嵌入正交迭代(OI)优化算法求取目标姿态的最优值,该方法可以适用于任意...     

基于Gabor和LIOP特征的多视角目标识别

针对被检测目标在视角变化和遮挡时较难识别的问题,提出联合利用Gabor特征和视角变换时共有的LIOP特征对目标进行多角度识别的新算法。首先,用4个方向、16个尺度的二维Gabor滤波器组对输入图像进行滤波,得到64组含有方向信息的Gabor特征响应图,进而对相邻尺度和相应位置计算局部响应最大值,得到具有尺度及平移不变的特征向量。其次,通过几何变换算法获得不同视角下的LIOP特征向量。然后,为了降低时间复杂度,通过主成分分析算法对联合特征降维。最后,把降维后的特征向量输入支持向量机(SVM)进行训练学习,得到检测器模型。为了定量评估算法精度和鲁棒性,在Caltech-101和UIUC car两个标准数据库进行测试,实验结果表明,本文在两个标准数据集上的平均识别率分别达到了92.1%和95.4%,能较好检测不同尺度、不同角度的目标。     

面向人脸特征点定位和姿态估计任务协同的DCNN方法

为了提高复杂背景下面部信息的识别性能,提出了一种面向人脸特征点定位和姿态估计任务协同的深度卷积神经网络(DCNN)方法。首先从视频图像中检测出人脸信息;其次设计一个深度卷积网络模型,将人脸特征点定位和姿态估计两个任务协同优化,同时回归得到人脸特征点坐标和姿态角度值,然后融合生成相应的人机交互信息;最后采用公开数据集和实际场景数据进行测试,并与其他现有方法进行比对分析。实验结果表明:该方法在人脸特征点定位和姿态估计上表现出较好的性能,在光照变化、表情变化、部分遮挡等复杂条件下人机交互应用也取得了良好的准确性和鲁棒性,平均处理速度约16帧/s,具备一定的实用性。     

基于四元数最少特征点的相机位姿估计

为解决相机位姿估计的问题,提出了一种基于四元数最少特征点的相机位姿估计算法。在相机拍摄的二维图像中检测并匹配特征点,根据特征点坐标与约束条件建立多项式系统,通过求解对应的矩阵方程来求解多项式系统。用四元数表示相机的旋转,避免了求解中相机旋转与平移相互纠缠的问题,当2个摄像机视图之间的平移为零时能够很好地进行位姿求解。求解中结合5点算法对求解原理进行了详细推导,并进行抗噪声测试。测试中随着匹配的特征点数增加,算法平均估计误差范围不超过2%。利用KITTI数据集测试算法的实用性,并与其他几种方法进行结果比较。结果显示,相同条件下算法将估计精度提高了24.5%以上,体现出良好的估计精度。     

面向板料精准堆垛的线特征位姿标定方法

目的 板料堆垛是现代流程工业生产中常见的生产环节,其堆垛质量影响着包装和运输安全。针对多边形板料自动堆垛中机械手抓取和对齐问题,提出一种基于网格筛选的线特征相机位姿标定方法,给出空间特征点的选择标准,解决因板料纹理不足带来的点特征精度下降的问题。方法 首先通过检测特征点来表示待匹配线,然后利用基于三角网格的线特征构型筛选算法,获得精确的匹配线;再利用单应性矩阵求解获得转换矩阵,最后通过转换在线板料图像,获得实际抓取点和转换角度。结果 通过桌面板料抓取实验和现场验证,重投影误差不超过2像素,1 m板料的堆垛误差为0.5 mm,结论 证明了此方法在板料自动堆垛过程中针对特征检测和位姿估计问题的有效性。     

Computer-Vision Based Object Detection and Recognition for Service Robot in Indoor Environment

The near future has been envisioned as a collaboration of humans with mobile robots to help in the day-to-day tasks. In this paper, we present a viable approach for a real-time computer vision based object detection and recognition for efficient indoor navigation of a mobile robot. The mobile robotic systems are utilized mainly for home assistance, emergency services and surveillance, in which critical action needs to be taken within a fraction of second or real-time. The object detection and recognition is enhanced with utilization of the proposed algorithm based on the modification of You Look Only Once (YOLO) algorithm, with lesser computational requirements and relatively smaller weight size of the network structure. The proposed computer-vision based algorithm has been compared with the other conventional object detection/recognition algorithms, in terms of mean Average Precision (mAP) score, mean inference time, weight size and false positive percentage. The presented framework also makes use of the result of efficient object detection/recognition, to aid the mobile robot navigate in an indoor environment with the utilization of the results produced by the proposed algorithm. The presented framework can be further utilized for a wide variety of applications involving indoor navigation robots for different services.     

基于三维模型的多姿态人脸识别

提出了一种利用三维人脸模型匹配二维人脸图像的分层人脸识别方法和基于模糊数学的人脸姿态角度估计算法.对多姿态二维图像进行姿态空间划分,利用主成分分析方法(PCA)形成多姿态特征脸.识别过程首先估计测试图像姿态和模糊姿态角,在估计的姿态空间内采用基于PCA的方法进行第一层识别得到候选个体,然后利用候选个体的三维模型结合模糊姿态角产生虚拟图像,利用相关进行第二层识别.实验结果表明,该方法对姿态的变化有较好的鲁棒性.     

基于多视图几何的位置与遮挡一致性恢复方法研究

针对增强现实中的几何一致性问题,提出了一种基于多视图几何的虚实场景位置和遮挡一致性恢复策略,该方法利用计算机视觉中的多视图几何原理同时解决了增强现实系统中的位置配准和虚实遮挡两个重要问题,在保证系统实时性的前提下,最大限度增强了真实感以提高系统可用性。实验结果表明,该文方法是有效可行的,在完成位置配准的同时解决了虚实场景之间的遮挡问题,从而有效避免了不正确的遮挡关系给使用者造成的虚实场景相对位置失真的错觉。     

圆角特征识别研究

圆角特征识别是特征识别中的一个重要环节。圆角特征主要由圆柱面、球面、环面、B-spline曲面等组成,相互连接成链状或网状结构,据此文章提出了最小等半径连通图方法来识别圆角特征。首先将具有圆角特征表面特性的几何表面筛选出来,根据这些面的连接关系建立面边图。并在图中记录下面和连接边的半径,从而将圆角特征的识别转化为等半径连通子图的搜索。