一种与模型无关的全向视觉系统标定方法

传统的全向视觉系统标定方法假设研究对象满足单视点成像模型且全向反射镜面各向同性,而在实际应用中上述假设往往并不成立,这会对标定精度带来很大的影响。针对全向视觉系统成像特点设计了一种新的与模型无关的标定方法,不需要研究对象满足上述约束,适用于对各种折反射式全向视觉系统的标定,具有较高的精度。将其应用于NuBot足球机器人全向视觉系统的标定后,较大地提高了机器人基于全向视觉的自定位精度,验证了标定方法的有效性和实用性。     

基于RANSAC和Kalman滤波的足球机器人球速估计算法

针对中型组足球机器人如何有效地估计足球速度的问题,提出了一种基于Kalman滤波和RANSAC算法的新方法。首先对存储的若干帧足球位置信息作Kalman滤波,接着利用这些足球位置信息,建立若干个可能的足球速度模型并运用随机采样一致(RANSAC)算法选出最优的速度模型作为速度值。实验结果验证了该算法的有效性,同时由于RANSAC算法可以有效地去除外点的干扰,因此当足球位置信息具有较大噪声时,该方法可以较准确地估计足球的速度,较以往球速估计的算法具有更高的鲁棒性。     

梨树低品位硅灰石矿的连选试验

在实验室小型试验的基础上进行了连续选矿试验研究。连选试验采用先选方解石而后在酸性介质中脱硅的方案，设备能力为42kg／h，稳定运转72h，各项指标均达到国家“八五”攻关的要求。