一种实时鲁棒的超分辨率图像重建方法

在智能交通系统中,超分辨率重建技术有着广泛的应用。提出一种新的超分辨率图像重建方法,用于提高超分辨率图像的重建质量。该方法从低分辨率图像中提取出具有独特性和鲁棒性的SURF特征描述子,进行匹配计算,采用最小二乘法估计运动参数,采用ANC算法对图像进行插值计算。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和实时性,重建质量较之其他重建算法要高。     

移动机器人3D仿真软件的设计与实现

在机器人技术研究中,为了提高机器人控制算法的开发效率,提出移动机器人三维仿真软件的设计方案并加以实现。该软件采用ODE物理引擎生成动力学世界和实现碰撞检测,提高了仿真速度和精确度,同时采用OpenGL绘制三维图形,改善了图形显示效果。仿真实例证明,该软件具有一定的实用价值。     

全自主足球机器人混合视觉系统的设计与实现

根据中型组机器人足球比赛的需要,设计并实现了一套由全向视觉、前向单目视觉和嵌入式视觉构成 的混合视觉系统．全向视觉具有360± 的水平视角,信息量大、实时性好,但近端信息的感知识别精度较低,前向单 目视觉和嵌入式视觉就是为了解决该问题而加入的．前向单目视觉主要用于识别位于机器人正面不远处的目标,且 可给出精确的目标位置信息,同时全向视觉和前向单目视觉的处理都是在机器人上位机上进行的．为了解决机器人 非前向近端信息缺失的问题,在不增加上位机负担的情况下,本文通过下位机的嵌入式视觉识别机器人周边非前向 近端的动态目标或障碍物,较好地解决了机器人360± 范围内近端信息的获取问题．实验结果表明,该视觉系统较好 地实现了对机器人远端、近端目标的识别．     

高效可靠的足球机器人视觉系统

为了提高足球机器人的环境感知能力,设计基于扫描线和粒子滤波跟踪器的视觉系统。该视觉系统以颜色为判定依据,利用扫描线和颜色查找表对像素进行颜色归类,接着采用链码技术求取目标区域重心,最后采用粒子滤波跟踪器来对运动目标进行跟踪定位。实验结果表明,该视觉系统是高效可靠的。     

一种鲁棒高效的足球机器人自定位方法

为了解决中型组比赛环境下的足球机器人自定位问题,本文提出一种新的基于全向视觉的自定位方法,该定位方法首先从全景图像中提取出场上白线的对应点,并将其作为机器人的观测信息,然后计算观测信息与静态地图的匹配误差,且根据匹配误差的大小决定是否重新选取主位姿,最后利用梯度优化算法修正主位姿,并以主位姿信息作为定位结果,仿真结果说明了该定位方法的有效性.