基于双摄像机的位姿估计迭代融合算法研究

提出了采用双摄像机配置实现的正交迭代算法.把两个摄像机作为整体实现迭代计算旋转矩阵R,使两个相机总的目标空间误差最小,将单相机每次迭代解算出的平移向量t进行均值融合,能进一步提高测量精度和鲁棒性.仿真结果表明,该算法能大大缩短运行时间,在计算精度,实时性,抗噪声性能方面对于共面标志点情况大大提高,对于非共面标志点情况也略有提高.     

一种非迭代的位姿估计方法

针对深度相机运动中的位姿估计问题,提出了一种无需迭代的估计方法。首先,在二维图像上应用图像特征点提取和描述方法,完成不同视点的初始匹配。其次,选择初始匹配度量距离最小的2个特征点作为种子点。以三维空间中欧式距离与坐标系的建立无关为准则,对初始匹配进行筛选。剔除误匹配点对,进而计算运动位姿参数。最后,采用nyuv2图像数据库进行实验,验证了本文算法的可行性和正确性。实验结果表明:与传统算法相比,该方法计算效率平均提高了8倍以上,特别适用于大型场景中的同步定位和地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)问题。     

视觉信息位姿估计在火箭起飞漂移量中的应用

目前,火箭起飞漂移量大多基于高速电视测量系统,测量精度低,利用位姿估计算法将火箭漂移量的计算问题转化为计算箭体坐标系与测量坐标系之间相对旋转和平移的问题,并结合实际测量情况,提出了一种基于正交迭代算法的多目视觉位姿估计算法.算法先把获取的全部图像数据进行统一表达,再把观测到的特征点的物方残差作为目标函数,最后使用加权绝...     

基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法

在相机位姿估计任务中,参考点位置的测量容易受测量仪器或者所处环境影响,出现一定程度的测量误差,其中误差较大的点对最终求解精度的影响很大,被称为野值点。文章针对现有算法抗野值点能力较弱的问题,提出一种基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法。该算法以经典的正交迭代算法为基础,引入M估计方法,对目标函数根据参考点的测量误差赋予相应大小的权值,最大程度地将野值点的影响排除,并引入Kronecker积对计算过程进行优化,减少了迭代过程中的冗余计算,提高运算速度。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了原算法的抗野值点能力,且计算速度更快。     

二值加权正交迭代相机位姿估计算法

在相机位姿估计算法的实际应用中,由于2D像点与3D参考点的错误匹配,参考点中往往含有异常值。针对现有算法抗异常值能力较弱的问题,提出了一种基于正交迭代的二值加权算法。该算法在正交迭代算法的基础上,引入包含两个阈值的加权系统来衡量参考点的可靠性。选取重投影误差的四分位数中的最大值作为阈值之一,另外引入一个与重投影误差和焦距相关的阈值来加速异常值比例较低时的收敛速度。最终选取两阈值的最大值对目标函数进行二值加权,降低了异常值对估计结果的影响。实验表明,该方法提升了正交迭代算法的抗异常值能力,具有较强的鲁棒性。     

复杂场景点云数据的6D位姿估计深度学习网络

针对工业上常见的弱纹理、散乱摆放复杂场景下点云目标机器人抓取问题,该文提出一种6D位姿估计深度学习网络。首先,模拟复杂场景下点云目标多姿态随机摆放的物理环境,生成带真实标签的数据集;进而,设计了6D位姿估计深度学习网络模型,提出多尺度点云分割网络(MPCS-Net),直接在完整几何点云上进行点云实例分割,解决了对RGB信息和点云分割预处理的依赖问题。然后,提出多层特征姿态估计网(MFPE-Net),有效地解决了对称物体的位姿估计问题。最后,实验结果和分析证实了,相比于传统的点云配准方法和现有的切分点云的深度学习位姿估计方法,所提方法取得了更高的准确率和更稳定性能,并且在估计对称物体位姿时有较强的鲁棒性。     

采用信息融合的红外目标检测算法

针对空中红外目标检测过程中存在的检测精度不高、易受干扰等问题,本文提出了一种信息融合的目标检测算法。首先,针对单一滤波模式的不足,采用降采样方式将多种模式的滤波方法进行融合,有效提高了滤波后的图像信噪比,减少了预处理时间。然后,对质心检测选定的检测区域进行显著性检测和边缘检测,并将结果进行融合,增强了目标区域的信号强度,改善了算法的检测精度。文中从理论上介绍和分析了该算法对红外目标检测的有效性,并通过Matlab仿真实验与其他单一检测算法进行了对比。实验结果表明,信息融合的检测算法能够在多种复杂情况下有效检测出空中红外目标,证明融合检测算法的抗干扰性和适应性上更强、检测精度更高、算法的鲁棒性更好。     

尺度估计和多特征融合的目标跟踪算法研究

针对核相关滤波器跟踪算法(Kernel Correlation Filter,KCF)在特征提取单一以及尺度估计不足而导致跟踪效果不佳的问题,本文提出了一种多特征融合的尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法.首先,使用帧差法将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像;其次,提取差分图像的方向直方图特征,与目标的均一局部二值纹理特...     

基于Choquet模糊积分的决策层信息融合目标识别

引入模糊测度和 Choquet模糊积分的概念后,信息融合目标识别可转化为各信源识别结果关于信源重要程度的广义 Lebesgue积分。该文给出了 Choquet模糊积分应用于决策层信息融合目标识别的通用技术路线,并提供了信源重要程度的度量方法。算法实用于红外/毫米波融合目标识别系统,融合识别结果与 D-S 证据理论方法作了比较,证明了基于 Choquet模糊积分方法的有效性。     

基于凸松弛全局优化算法的视觉测量位姿估计

针对参考点存在较大噪声时基于光束法平差的视觉测量位姿估计无法确保目标函数在全局极小处收敛,本文提出利用凸松弛（LMI）全局优化算法进行视觉测量全局最优位姿估计。利用归一化图像点和摄像机光心组成的正交投影矩阵,构造以旋转矩阵四元数为参数的物空间误差目标非凸多项式函数。对非凸多项式进行LMI,可以逼近其全局极小值,进而求解...     

基于特征点的飞行器局部模板匹配

提出了一种基于特征点的飞行器图像模板匹配的方法.针对航空测试图像飞行器局部模板匹配的特点,提出用数字图像处理的手段,对目标图像进行基于Harris算法的特征点提取,并结合基于不变矩局部模板匹配算法,计算飞行器在航母降落过程中,航空测量图像飞行器的局部特征点附近进行快速的模板匹配.     

基于加权加速正交迭代算法的相机位姿估计

单目视觉中的位姿估计是三维测量中的一个关键问题,在机器视觉、精密测量等方面运用广泛。该问题可通过n点透视（PnP）算法求解,正交迭代算法（OI）作为PnP算法的代表,因其高精度的优点在实际中得到了广泛运用。为了进一步提高OI算法的稳健性和计算效率,提出了一种加权加速正交迭代算法（WAOI）。该方法首先根据经典正交迭代算法推导出加权正交迭代算法,通过构建加权共线性误差函数,利用物点重投影误差更新权值,达到迭代优化位姿估算结果的目的;在此基础上,通过自适应权值,整合每次迭代过程中平移向量以及目标函数的计算,减少迭代过程中的计算量,从而实现算法的加速。实验表明,在12个参考点中存在两个粗差点的情况下,WAOI的参考点重投影精度为0.64 pixel,运算时间为8.02 ms,精度高且运行速度快,具有较强的工程实用价值。     

基于分级信息融合的引信多模融合

为了提高引信的准确性,结合当前微型毫米波雷达、激光传感器、微机电系统( MEMS)传感器对目标的探测能力,提出了一种引信多模融合策略。以传感器受环境影响的主要因素为输入,构建环境影响贝叶斯网络,形成传感器可靠性权重分配;通过建立传感器量测加权融合,形成测距与加速度两级融合综合处理获得目标准确位置信息,从而提高量测可靠性,为准确引爆提供支撑。实验表明该算法可提高测距准确性且对不同环境具有较好的适应性。     

一种基于虚拟目标的飞行器姿态测量方法

提出了一种使用虚拟目标代替真实目标对姿态测量系统进行测试和评估的方法,同时给出了由光学成像设备跟踪状态和目标飞行状态计算目标在光学成像设备像面上成像中轴线斜率和截距的算法.根据姿态测量系统的特点,仿真出大量具有针对性的理论数据和图像,并使用其对姿态测量系统中的图像判读精度和姿态交会算法分别进行了测试和评估.实验结果表明,当虚拟目标长度在80 pixel时,提取精度可达0.1°;而当虚拟目标长度在6 pixel时,提取精度仅为5.7°;姿态交会算法对判读误差具有一定放大作用;图像判读误差是姿态测量中的主要误差源.     

激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法

激光成像雷达能够获取反映目标三维空间位置的点云数据,可直接估计目标三维姿态角,是完成特征提取、目标配准等工作的重要参数。实现场景的三维姿态估计,借鉴基于点法向量的三维姿态估计算法（PDVA）,针对真实场景中表征场景坐标系（SCS）坐标轴的正方向向量偏差较大的问题,提出了一种优化的三维姿态估计算法（OPDVA）。该方法利用场景点云存在大面积近似平面区域的特点,通过随机抽样一致算法（RANdom SAmple Consensus,RANSAC）的平面模型对聚类中其他方向的点法向量进行滤除,得到最优拟合平面对应的法向量即为修正后的SCS坐标轴。利用旋转变换和重采样等技术手段,分别采用矩形包围盒法、PDVA和OPDVA对3组真实场景距离像进行实验。实验结果表明:OPDVA方法对场景的姿态估计明显优于其他两种方法,姿态估计误差不超过4°,对存在遮挡的场景也同样适用。     

基于目标运动估计的越区切换优化策略

地空数据通信系统的越区切换不仅要尽可能地减少切换次数,还要保持地面通信路由优化,以提高地空通信保障的可靠性。通过采用基于加速度的运动估计预测目标位置,并融合最短路径算法确定越区切换站点,在保证地空数据通信质量的同时提高了越区切换的效率,满足空中目标自由机动情况下的跨区域无缝通信要求。