基于智能空间的家庭服务机器人SLAM

提出了基于智能空间的家庭服务机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法.利用双目立体视觉传感器提取环境特征,获取环境中物体的Harris角点,通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息,同时获取环境中这些几何特征对应的图像特征信息,并将混合信息进行绑定,作为实时更新信息存入智能空间信息库中,构建出三维立体混合特征地图.在SLAM实现过程中,首先建立系统模型并对该模型进行重构以实现线性化;其次移动机器人与智能空间实时地进行交互,实现快速数据关联;最后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性,估计出机器人的位姿,同时保存环境特征,逐步构建出环境地图.实验表明,该方法实时性好、精确度高.     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像,经图像匹配,利用视差,可计算得到光条上所有点的位置以及深度,即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

基于改进ORB-SLAM2算法的RGB-D稠密地图构建

针对传统ORB-SLAM2系统无法稠密建图以及缺少可应用于移动机器人在特定场景下导航与路径规划的八叉树地图等问题，提出了一种改进RGB-D ORB-SLAM2算法.该算法利用深度信息，通过针孔成像模型计算出关键帧点云的三维空间位置，采用离群点滤波去除多余杂点，体素滤波保留具有特征信息的点云进行拼接，降低地图冗余度，并经过稠密回环处理进一步优化更新关键帧的点云位姿，构建出精确的稠密点云地图并转换为八叉树地图.试验数据表明，相比于RGB-D SLAMV2系统，RGB-D ORB-SLAM2系统的全局轨迹误差和相对位姿误差提升有50%以上，均方根误差为0.89%，均值误差为0.76%；在建图性能方面，相比于同类型算法，点云数量平均降低约30%.此外，八叉树地图相比于点云地图，仅占其内存的0.6%，更加满足了高精度、快速性的导航需求.     

基于双目视觉的原木材积自动检测系统

根据原木材积检测的特点,针对传统人工检尺存在的主要问题,基于双目视觉理论,设计了一种由CCD摄像机、单片机和上位机图像处理软件组成的自动化测量系统.选用HYC-600摄像机组建双目视觉前端,并给出了单片机信号采集处理板、光电编码器和光电开关等关键技术的设计方法,完成了双目标定、Bouquet校正、三维重构和各功能模块的软件开发.实验结果表明:该检测系统能有效克服人工检尺的缺点,成本低、精度高、可靠性强、安装使用方便.     

基于双目立体视觉的排爆机器人自动目标抓取

目前各种多关节、多自由度的排爆机器人在实战中都存在操作复杂、速度慢的问题.为此,基于双目立体视觉设计并实现了一个排爆机器人的目标物自动抓取系统.该系统能根据目标物在两摄像机获取的图像坐标计算其三维坐标,从而对机械臂进行轨迹规划和控制,完成目标物自动抓取.首先,建立了一个完整的双目立体视觉系统数学模型,然后,用张氏平面法标定两摄像机的内参数,再采用最小二乘法进行立体标定,得到双目立体视觉系统的外参数,从而根据目标物在左右摄像机成像得到的图像坐标计算其三维坐标.实验表明该系统能在满足作业精度要求的前提下,大大提高排爆作业的易操作性.     

基于CVUT的双目视觉图像三维信息构建

在分析Intel开源计算机视觉库OpenCV及CVUT特点的基础上,结合畸变参数的影响,研究了摄像机模型和坐标转换关系,以及双目图像三维重构过程,提出一种基于CVUT的摄像机标定方法和双目图像三维重构方法.实验表明,该方法与传统的OpenCV标定方法以及Matlab的标定方法相比,标定周期短、精度较高,可以较好地构建二维图像的三维信息,程序执行稳定且鲁棒性较强,可广泛用于立体视觉等领域.     

使用三维栅格地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题,研究了使用三维栅格地图的路径规划算法.该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图;扩展了D*算法使之考虑机器人的尺寸,检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞,生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹,保证运动过程中机器人自身及物体的安全.实验结果表明:该算法不需要对地图具有先验认识,并且考虑了机器人的实际尺寸,具有较强的可靠性和实用性,已经在真实环境中进行了实验.     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

无人车基于双目视觉的同时定位与地图构建

研究了无人驾驶车面向校园环境的同时定位与地图构建问题.采用双目视觉系统进行立体视觉图像匹配,并以此为基础完成优化前的位姿拓扑地图构建;采用了一种基于ORB图像特征和BoW模型的闭环检测算法,并利用时间连续性约束和几何一致性约束来提升闭环匹配正确率.位姿拓扑地图的后端优化采用了高斯-牛顿优化方法,并且在迭代过程中充分考虑了系统信息矩阵的稀疏性.利用实验室自主研发的SmartCruiser无人驾驶车平台在校园环境进行了实验,结果验证了本文所提方法的有效性和实用性.     

基于双目视觉原理的混联机器人初始点坐标研究

目的获取混联机器人加工初始点的三维坐标,并将坐标应用于机器人的自动对刀过程,提高对刀效率及加工精度.方法基于双目视觉原理进行了理论建模和实验分析,建立双目视觉系统的数学模型,推导出由图像像素坐标到三维坐标的坐标转换关系,利用MATLAB视觉工具箱进行摄像机的标定,并提取出被加工件上目标点的像素坐标,通过点的三维重建获得靶位目标点的三维坐标.结果经仿真与实验,精确获取了加工初始点的三维坐标,相对误差在3%以内.结论该方法应用于雕刻机器人自动对刀系统中,能降低人工对刀危险系数,提高了对刀效率和对刀精度.     

视频监控中基于行人跟踪的摄像机自动标定

为了能够用更简易的手段解决视频监控系统中的摄像机参数获取问题,提出了一种基于场景中行人位置信息的摄像机自标定方法。先对由不同位置的行人轮廓中提取出的头脚点位置信息进行筛选,再通过极大似然估计求解出消失点与水平消失线,并根据消失点与消失线信息计算出摄像机的内外参数和投影矩阵。最后根据由重投影统计计算的误差评价系数,采纳RANSAC方法选取最优结果,实现了对参数的优化。实验表明:该方法有效降低了行人信息获取中的观测噪声和过程噪声对摄像机标定的影响,能够得到较理想的摄像机自标定效果。     

视频监控中基于行人跟踪的摄像机自动标定

为了能够用更简易的手段解决视频监控系统中的摄像机参数获取问题,提出了一种基于场景中行人位置信息的摄像机自标定方法。先对由不同位置的行人轮廓中提取出的头脚点位置信息进行筛选,再通过极大似然估计求解出消失点与水平消失线,并根据消失点与消失线信息计算出摄像机的内外参数和投影矩阵。最后根据由重投影统计计算的误差评价系数,采纳RAN SAC方法选取最优结果,实现了对参数的优化。实验表明:该方法有效降低了行人信息获取中的观测噪声和过程噪声对摄像机标定的影响,能够得到较理想的摄像机自标定效果。     

基于RGB-D传感器的车间三维场景建模

感知车间环境是实现自动引导小车(AGV)智能化自主运行的基础.三维场景建模比二维地图更适于表达非结构化场景信息,然而已有的激光雷达技术和视觉技术实现方法都有其不足之处.文中利用RGB-D深度传感器,结合移动机器人及开源机器人操作系统(ROS)建构了一套软硬件系统,用于制造车间环境的复杂大场景三维建模;介绍了该系统光机电硬件和ROS软件的各模块功能与集成设计,以及相应的扫描策略,并用该集成系统进行了车间局部环境自动连续扫描、数据拼接、三维建模实验.结果表明用该系统可以较好地完成三维场景建模任务.     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

基于双目立体视觉和SVM算法行人检测方法

提出了一种基于双目立体视觉和SVM算法的行人检测方法.采用行人样本的头肩HOG特征训练分类器,通过双目视觉系统获取待检测目标左右图像,经过摄像机标定和立体匹配之后,计算图像共轭点的视差生成深度图,以基于距离的阈值分割确定运动目标所在的ROIs,有效去除背景信息;提取分割图像的HOG特征,投入SVM分类器训练得到检测子;加载分类器在前景图像中做多尺度检测,标记检测出来的运动目标.实验表明:该方法能对复杂场景下不同尺度和姿态的行人进行有效检测,具有较高的鲁棒性和检测率,且具有很好的实时性.     

基于卷积神经网络的语义同时定位以及地图构建方法

环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。本文针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法,对智能车进行定位,并且构建稠密的3D语义地图,提高智能车的环境感知、认知能力。首先,基于双目ORB-SLAM提出了一种四线程的双目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）方法构建稠密的3D点云地图,四线程分别为追踪线程,局部地图构建线程,回环检测线程以及稠密地图构建线程;其次,为提高智能车的环境认知能力,使用端对端的方法对图像进行语义分割,并且为提高语义分割精确率,将环境的几何信息也作为卷积神经网络输入;最后,将感知的能力与认知的能力相结合构建语义地图,为智能车实现全自动驾驶奠定基础。本文将算法在KITTI数据集上进行测试,整体算法速度为10帧/秒,语义分割的全局精确率为73.1%,构建的语义地图显示本文提出算法能够在大规模室外场景下重构全局一致性地图,并且帮助智能车实现对环境的解析。     

基于双目视觉的鱼类游动三维轨迹跟踪

针对鱼类游动三维跟踪问题,提出了一种通过双目视觉对鱼类进行游动空间定位与连续跟踪的方法.在对双目摄像机立体标定及畸变矫正的基础上,通过混合高斯背景建模对游动的鱼进行目标识别、轮廓提取,计算得到鱼在两个摄像机坐标系中的形心,再通过三角测量法将两个摄像机坐标系下对应时刻的形心进行融合,获得该时刻鱼在三维空间的形心坐标,连续测量鱼的动态三维形心坐标序列,即可得到以三维形心度量的鱼的游动轨迹.并通过试验验证了方法的有效性,可为研究鱼类游动行为提供参考.     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

基于结构光立体视觉的激光再制造工件的测量

为了实现激光再制造工件的快速准确测量,提出了1套与激光再制造机器人耦合的视觉系统.该视觉系统由2个摄像机、1个激光投射器和计算机组成.摄像机和激光投射器组成扫描测头,由6自由度机器人手持实现多视角扫描.并自动完成数据拼接,消除‘死角'.首先,通过MATLAB编程完成系统标定,分别标定出单目摄像机内外参数矩阵,双目相机关...     

光笔式三维坐标视觉测量方法研究

基于便携式双目测量系统,提出了一种新型便携式光笔测量方法。利用标定参数已知的双目像机进行图像采集,结合图像坐标系与空间坐标系的对应关系求得标志点空间坐标;利用最小二乘方法拟合空间直线,得到测头三维坐标与标志点三维坐标数学关系,求解测头坐标。实验结果表明,在摄像机视场范围内,空间坐标测量精度达到1 mm,证明了该光笔测量系统的实用性。