大视场双目主动视觉传感器的协同跟踪方法

针对大视场视觉监控的应用,提出了一种基于球面坐标的双目主动视觉传感器协同跟踪方法。首先采用图像特征匹配的方法估计摄像机的内部参数,然后引入球面经纬坐标系作为双目视觉传感器的公共坐标系,最后结合场景深度范围实现目标的协同跟踪。对于任意安装的双目视觉传感器,提出了一种建立球面公共坐标系的新方法,统一了不同参数下的情形,可以实现任意参数下的协同跟踪。实际监控场景下的视频实验,验证了方法的有效性和可行性。     

无人机视觉辅助着陆中的姿态和位置估算

无人机安全着陆是无人机研究的重点和难点,为了提高无人机在公路等简易机场着陆的安全性,提出了基于少量任意分布特征点估计无人机姿态和位置的计算机视觉算法。解算无人机着陆过程中相对跑道的位置和姿态是文章核心;首先利用N点算法解算出特征点在摄像机坐标系上的坐标,然后利用正交化算法求出摄像机坐标系和跑道坐标系之间的旋转矩阵和平移向量;针对特征点的成像过程容易受噪声影响的情况,引入了最小中值法,减小噪声的影响,提高算法的鲁棒性,并解算出姿态和位置;通过卡尔曼滤波方法,进一步提高位置和姿态的精度。仿真结果表明:所提算法满足无人机自主着陆的精度要求。     

基于矩形几何特性的小型无人机快速位姿估计方法

为了更加实时、精确地实现小型无人机视觉导航,利用矩形的几何特性以及空间点、线的共面特征,提出了一种基于单目视觉的位姿分步估计方法。该方法在任意位置对空间矩形进行拍摄,通过获取的一对正交消隐点,确立无穷远点在像平面的投影关系,完成姿态估计;利用光心、空间矩形以及其投影的共面性特征建立约束方程,求解空间矩形在摄像机坐标系下的法向量,结合欧氏空间线性变换的不变性,实现摄像机坐标系中矩形4顶点坐标的线性求解,并根据空间点在世界坐标系与摄像机坐标系间的转换关系,完成位置估计。为了抑制图像噪声对位姿估计的影响,建立基于空间点、线共面特征的指标函数,利用NM寻优算法实现对位姿参数的非线性优化。实验结果表明,该算法具有计算精度高、实时性强、适用范围广的优点,设计的优化算法能够有效地抑制图像噪声,提高了位姿估计的稳健性。     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位

移动机器人在未知环境中执行任务时,需精准感知地图环境和其他物体位置,确定其自身位置。为了提高移动机器人的全局定位精度,提出激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位方法。依据双目视觉系统测距原理,选取双目摄像机中的任意一个相机建立主坐标系,构建双目摄像机模型,结合棋盘图与张正友标定法,标定双目摄像机中参数。在此基础上,计算单帧图像特征点的尺度,完成双目视觉初始化,利用权重函数计算任意一个特征点与线、与面之间的加权值和距离值,估计移动机器人的位置,引入非迭代畸变补偿方法,完成对移动机器人的全局定位。测试结果表明,所提方法的定位结果与实际运动位置之间的最小误差为0.1 m,该方法可以精准定位到移动机器人位置,指导移动机器人更好地执行作业任务。     

双矢量定姿在煤矿掘进机姿态测量中的应用

针对现有巷道掘进机的姿态测量手段中普遍存在的高成本和误差累积等问题,文中提出了一种基于双矢量定姿原理的姿态测量算法。通过在巷道掘进环境中分别对重力矢量和光矢量进行构建与感知,利用惯性倾角测量和双目视觉测量技术,基于矢量元素分别在导航坐标系和掘进机载体坐标系中的数学表达,可实现掘进机载体坐标系相对于巷道导航坐标系的姿态解算。利用倾斜仪和双目相机组成的测量装置对指示激光和重力矢量进行测量,结合双矢量定姿算法即可完成掘进机机身的姿态解算。文中设计了静态重复性精度测量实验,结果表明该方法的姿态角重复性测量精度为0.066 2°。利用蒙特卡洛方法对可能会引入的误差源进行仿真分析,结果表明误差对方位角、俯仰角以及滚转角的影响分别为0.786 4°、0.454 8°和0.476 5°。     

激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统,并与机器人耦合,构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人,能够感知各种复杂曲面轮廓,重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和结构光发射器运动,既实现多视角测量,消除测量中的"死角",重建工件的完整三维形貌,又将测量到的点云数据转换到机器人坐标系。阐述了测量原理和数学模型,进行了单摄像机内外参数的标定,双目摄像机相对关系的标定,双目摄像机与机器人之间的手眼关系标定,得到摄像机内参数矩阵,手眼关系矩阵,机器人与世界坐标系关系矩阵。对双目图像进行大步距图像分割,提取目标区域,平滑降低图像噪声,重心法提取亚像素级结构光条纹中心,根据极线约束进行左右条纹配准,三维算法得到空间点坐标,可方便地转换到世界坐标系,实现全局坐标的统一。     

无人机视觉导航中的图像处理及位姿解算

在无人机自主着陆过程中,无人机视觉导航系统利用跑道图像解算出无人机的位置姿态信息,为飞行控制系统进行自主着陆控制奠定基础。对视觉导航系统中图像处理及位置姿态解算进行了分析和研究。基于模板匹配进行跑道识别;利用Hough变换提取跑道图像特征;采用最小二乘法对检测出的跑道边缘直线进行拟合并得出其在图像坐标系中的直线方程;基于空间的坐标关系变换,利用推导出的算法对无人机位置姿态进行了解算,并利用实际图像对所用算法进行了实验验证。     

基于机器视觉的钢水自动化取样

钢水分析是钢铁生产重要的过程控制环节。针对现有人工钢水取样危险系数高、工作环境恶劣，基于机器视觉的钢水自动化取样系统设计，采用机械臂完成钢水自动化取样。基于CCD获取的钢水样件图像，设计了分区特征提取算法，实现了图像坐标系下抓取位置及抓取方向的识别。通过摄像机标定、手眼标定、末端转轴映射函数，完成了图像坐标系下抓取位置、方向到机械臂基座坐标系下抓取位置、姿态的转化。实验验证了设计系统的有效性，针对直径6 mm、长度为50 mm的钢水样件把手，机械臂定位抓取位置偏差不高于2 mm，方向偏差不高于2°，精度满足应用需求。     

基于双目视觉的医疗机器人摆位系统测量方法

为了实现精确放疗过程中精确定位和肿瘤位置的精确测量,建立了基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统,并对系统所采用的摄像机标定方法、标记点识别及其三维坐标计算、摆位系统的位置验证等算法进行研究。建立基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统;提出了一种对摄像机采用基于平面棋盘格和立体标定模板相结合的摄像机标定新方法;采用Roberts梯度算子对图像分割的方法,识别标记点中心并计算其三维坐标;通过比较基于双目视觉计算和三维坐标测量仪器测量的各个标记点三维坐标的摆位误差,实现放疗过程中位置验证和精确摆位。实验结果表明:摄像机的标定精度为36.5×10-3 mm和各个标记点的三维坐标平均偏差为δX=0.573mm、δY=0.495mm、δZ=0.430mm,测量方法可获得较高的标定精度和摆位精度,能满足精确放疗对高精度摆位系统的临床需求。