模具监视系统中的图像快速配准算法

注塑机的振动及模具归位不准等原因容易造成目标图像与样本图像间的偏移,从而引起模具监视系统产生误检和误报.为此,提出一种基于尺度不变特征变换描述子的实时图像配准算法.该算法采用一种快速角点检测算法提取图像关键点,围绕关键点构建128维描述子,依据最近邻匹配法得到特征匹配对,最后通过随机采样一致性(RANSAC)和最小二乘法剔除误配点并拟合变换参数.最后,用实验证明了该算法的有效性.     

全方位移动机器人视觉伺服系统的建模与控制

考虑非完整性移动机器人存在的速度约束问题,本文研究了由3个主动偏心轮组成的全方位移动机器人视觉伺服系统。针对视觉伺服系统具有视觉可见性约束和执行器约束,提出了一种基于模型预测控制(MPC)策略的视觉伺服控制器。首先,基于主动偏心轮的全方位移动机器人的运动学方程和视觉伺服系统误差模型,对全方位移动机器人偏心方向轮滚动角速度和偏转角速度的视觉伺服误差系统进行建模。在此基础上,建立全方位移动机器人的视觉伺服预测控制策略,并采用原对偶神经网络在线求解凸优化问题。最后仿真实验表明,所设计的控制器不仅可以较好地处理约束条件,驱动移动机器人到达目标点,并且与传统预测控制方法相比更高效。     

多AGV路径规划方法研究

针对多自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在仓储物流中的路径规划问题,提出一种基于时间窗模型的动态路径规划方法,以实现多AGV的动态路径规划。首先,利用A*算法启发式地为多个AGV规划路径;其次,计算AGV经过路径节点的时间,通过对时间窗的排布和更新解决了多AGV在路径规划中的碰撞冲突问题,而且通过动态地为多AGV分配优先级,提升了系统效率;最后,当路径中出现障碍物时,通过动态更改道路权重,重新进行路径规划,实现了实时避障。仿真实验结果表明,该算法在保证路径最优的条件下能有效避免碰撞冲突,完成无重复、无冲突的系统调度,不仅能提高系统效率,而且在动态环境下具有良好的适应性和鲁棒性。     

基于前后端图优化的RGB-D三维SLAM

针对传统滤波方法在解决移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中存在的累积误差问题,将图优化方法应用于前端和后端优化中,以提高移动机器人位姿估计和建图的准确性。运用ORB算法进行图像的特征提取与匹配,将图优化的方法应用到PnP问题的求解中,实现了机器人位姿的准确估计。基于词典(Bag of words)的闭环检测算法来进行闭环检测,得到存在的大回环,同时利用相邻几帧的匹配关系实时检测邻近几帧之间可能存在的局部回环。用图优化的方法对这些回环进行优化,得到准确的运动轨迹和点云地图。实验结果表明:基于前后端图优化的RGB-D三维SLAM算法,在室内环境下具有良好的精度和实时性。