基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

一种改进的面向SLAM系统的相机位姿估计方法

相机位姿估计是SLAM系统的关键环节,影响着整个SLAM系统的精度和效率.针对SLAM中相机位姿估计存在的问题,提出了一种改进的相机位姿估计方法.该方法的主要思路是将特征点法和直接法结合起来,以此来提升特征点数量不足时相机位姿估计的精度和鲁棒性.首先,提出了一个将相机运动模型和图像划分相结合的特征匹配算法,该算法在保证匹配速度的同时,提高了特征匹配的精度与数量.其次,在特征点的基础上,通过引入光度信息,提出了表观形状加权融合的相机位姿估计方法,该方法在缺乏特征点时依然可以稳定工作.最后,基于优选的关键帧,实现了局部与全局融合的相机位姿优化,其中局部优化通过构建局部关键帧共视关系实现;全局优化通过基于闭环检测构建的位姿图来实现.为验证上述位姿优化方法的性能,构建了基于该方法的SLAM系统,并在当前流行的场景图像数据集上进行了重建实验,重建结果验证了本文方法的有效性.     

基于因子图的无人喷雾机多源融合定位

针对果林环境GPS信号容易丢失,造成农机位姿估计误差较大的问题,提出了一种基于因子图的喷雾机多源融合定位方法.采用集成彩色和深度相机与IMU的RealSense D435i传感器,感知无人喷雾机周围环境信息.通过改进的自适应阈值均匀Harris角点提取方法,利用金字塔LK光流算法跟踪匹配角点,使用迭代最近点算法估计相机运动,最终采用因子图优化算法迭代优化位姿估计误差.试验在林间道路进行,改进的方法与惯性组合导航相比,在GPS信号丢失时可以有效地实时估计喷雾机位姿,试验测试距离总共112.39 m,多传感器融合后的位姿更新频率约为50 Hz.结果表明:喷雾机定位均方根误差减少了0.816 m,最大误差减少了4.613 m,姿态角度估计最大误差减少了2.713°.     

基于改进ICP算法和CAD模型库的单目视觉位姿测量

针对单目视觉条件下测量三维物体的位姿问题,提出一种基于改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法和CAD(computer aided design)模型库的单目相机位姿测量方法.首先,利用OpenGL绘制物体几何模型,基于一系列虚拟观察点得到物体在虚拟相机下的投影图,提取边缘点集构成模板库;然后,通过改进的Hausdorff距离将待处理图像的边缘点集与模板库的点集模型进行匹配,得到粗略位姿,再在此基础上采用改进的ICP算法对待测图像的边缘点集与物体三维边缘点集进行迭代优化得到精确的位姿参数.实验结果表明,该方法求得的位姿参数误差较小,进而验证了所提方法的有效性.     

基于改进ICP算法的室内环境三维地图创建研究

提出一种基于离散选取机制的改进特征点ICP算法,并设计了基于该算法的三维地图创建方法.该方法分为3个阶段,首先提取并匹配相机运动过程中采集的RGB彩色图像中的SURF特征点;然后结合RANSAC算法进行初始配准,优化特征点集初始位姿、去除误匹配,并结合基于离散选取机制的特征点ICP算法进行精确配准;最后利用g2o图优化算法结合关键帧实现对相机运动轨迹的优化,减少累计误差,并将相机采集到的点云数据根据相机当前位姿构建三维点云地图.经过在5个公开数据集环境下进行实验对比,证明本方法的可行性和有效性,在相机运动长度为15.989 m的情况下误差仅为0.059 m,且能够准确地创建实验环境的三维地图.     

基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法

为满足机械臂手眼标定过程中不依赖人工提供固定机械臂路径的要求,提出一种基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法.通过分析特征点在机械臂极坐标系与深度相机坐标系下的坐标转换关系,建立了基于深度相机的手眼模型;采用基于变异粒子群的在线优化算法,实时估计手眼关系参数;建立机械臂运动能量函数,给出了机械臂位姿补偿方法,满足特征点视野约束的同时保证运动能量最小.实验结果表明:所提方法能较为精确地估计手眼关系参数,并且能实时补偿机械臂位姿,实现自动手眼标定功能.     

基于流形优化法的相机位姿估计

为了减小正交迭代法用于跟踪相机位姿的累积误差,提出基于流形优化方法的估计相机位姿新颖算法.算法利用共线性误差模型将位姿估计转化为流形上实值函数最小化问题,然后运用微分几何的结论进行目标优化.优化过程包括搜索更新向量和收缩映射:在流形仿射切空间内对目标函数进行泰勒展开以搜索函数的零切向量场;用收缩映射将偏离流形的点重新映...     

基于李群代数表达帧间位姿变化矩阵的3D视觉跟踪研究

基于 RAPiD 边缘跟踪方法的思想,采用以帧间位姿变化更新目标物绝对位姿值的办法,引入李群代数表达帧间位姿变化矩阵;然后将帧间位姿变化矩阵参数的求解问题转换为线性最小二乘的最优求解问题.在李群代数的表达方式下,最小二乘的最优问题可较容易获得线性化表达,方便了求解.实验显示了该算法的3D跟踪效果与目标物位姿值的估计结果.     

移动机器人头-眼关系的自标定算法

针对一种特殊的仿人双臂移动机器人,基于双目视觉算法,在分析其运动关系的基础上,利用移动机器人的本体手臂,采用几何法和位姿分离法相结合的算法,对仿人机器人头部相机的位姿进行了标定.该标定算法无须外部标定模板,可快速准确地建立移动机器人视线坐标系和基础坐标系的位姿转换矩阵.实验结果验证了该标定算法的有效性,算法能满足移动机...     

机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真

为准确获取无人机自主空中加油对接阶段受油插头与加油锥套的相对位姿信息,提出一种机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油方案。研究了机器视觉识别跟踪加油锥套的算法,利用卡尔曼滤波算法估计无人机与加油锥套的相对位姿。实验结果表明:机器视觉图像处理算法可精确识别跟踪加油锥套,滤波器估计的相对位姿误差收敛速度较快,满足插头锥套式无人机自主空中加油的需要。     

线控四轮转向汽车平行泊车路径规划与跟踪控制

针对线控四轮转向汽车平行泊车路径规划与跟踪控制问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的平行泊车路径规划方法和一种基于前馈控制和反馈控制的平行泊车路径跟踪控制策略.首先,综合考虑线控四轮转向汽车运动学非完整约束、动力和转向子系统的过程约束和边界约束、避障约束、泊车初始位姿和目标位姿约束,建立以最小化泊车过程总时长为目标的平行泊车路径规划约束最优化问题,并采用可以处理等式约束和不等式约束的粒子群优化算法对其进行求解,得到最优平行泊车路径.随后,利用平行泊车路径规划过程得到的车轮转向角作为前馈控制量,并利用汽车实际位姿与期望位姿的偏差构建PI反馈控制量,实现对规划的平行泊车路径快速、精确和稳定的跟踪控制.最后,利用车辆动力学仿真软件构建模型在环仿真系统,验证所提出方法的可行性和有效性.结果表明:所提出的方法可以快速、精确和稳定地引导线控四轮转向汽车自动完成平行泊车任务.     

结合车道线检测的智能车辆位姿估计方法

基于视觉的智能车辆定位问题是自动驾驶领域研究的一大热点。在某些有效近景特征不显著的场景中,由于参与计算的特征数量不足,会导致位姿估计精度下降甚至失效。为此,本文提出一种结合车道线检测的相机位姿估计方法来提高位姿估计精度。首先,设计了一套基于自适应感兴趣区域和几何结构筛选法的车道线检测算法,精确检测到了左右车道线的内、外侧线;其次,对车道线区域内的点进行帧间匹配,得到新的匹配点对,并根据V视差图拟合出地面视差方程,求解出属于车道线匹配点对的准确视差值;最后,将这些匹配点对与ORB方法提取得到的匹配点对融合,共同参与相机的位姿计算。经实验验证,本文提出的算法提高了位姿估计结果的精度,解决了某些场景中有效特征点不足导致的位姿估计失效问题,具有良好的环境适应性。     

基于模型的增强现实无标识三维注册追踪方法

为了克服物体表面缺少足够的纹理特征且算法搜索空间太大的缺陷,提出了一种基于模型与自然特征点相融合的三维注册追踪方法.采用保持旋转和尺度不变性的线性并行多模态(LINE-MOD)模板匹配方法快速识别目标物体、获取与当前视角接近的参考视图而完成相机位姿的粗略估计,并缩小算法的搜索空间;采用基于自然特征点的方法完成相机位姿的精确计算;为了避免因特征点较少而引起的位姿抖动或扰动,引入了有效的非迭代透视n点问题(RPnP)算法以提高注册追踪的精度和速度.结果表明,所提出的注册追踪方法能够进行快速三维注册,具有良好的实时性和鲁棒性,其运算速度可达30帧/s.     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功，但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM），将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合，进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先，通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息，通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面，实现3D物体的位姿初始化。同时，引入了目标间相对位姿不变性的语义约束，构造了语义损失函数，将其添加到BA优化中，最后通过增量式3D线段提取，构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验，不仅构建了半稠密地图，同时添加了语义信息，为后端的优化提供了新的约束，相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能，有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境，执行更复杂的任务。     

一种基于标记点的近景摄影测量系统

给出了一种基于标记点的鲁棒三维重建摄影测量系统;采用编码点和非编码点等标记点方式.为了减少不同图像间误匹配的概率,采用一种新的基于编码点的匹配方法,不同图像间非编码点的匹配从编码点开始,并通过相似性准则、模糊度准则和距离误差准则来剔除误匹配,可获得非常高的正确匹配率.采用一种新的基于标记点的加权迭代特征算法,用编码点恢复相机的投影矩阵,从而可以确定相机的外部姿态参数;用非编码点恢复3D坐标.与已有的加权迭代特征算法比较,该算法避免了所有点参与计算相机的投影矩阵,运算速度更快.由于采用标记点的亚像素定位方法,提高了3D重建精度.实验结果表明,在3D重建方面,该系统是强壮和精确的.     

盲环境移动定位(Ⅱ):基于单目视觉系统的定位技术

针对盲环境中移动目标的定位需要,提出了一种基于序列编码图形路标和单目机器视觉系统的盲环境移动目标定位算法.内容包括:在序列编码图形路标模型的基础上,建立包含透镜畸变分析的摄像机针孔成像模型,在移动目标上安装经过标定的单目相机,实时采集包含编码图形路标的图像;根据解码得到的编码标志牌中心点的三维坐标,利用POSIT算法解算出相机的位姿参数,实现盲环境下移动目标的精确定位定姿.实验结果和精度分析表明,该研究为盲环境中移动目标快速精确的自主定位提供了一种可行的新方法.     

基于无线传感器的机器人运动控制模型

针对无线传感器的机器人运动控制精度不高的问题,提出基于稳态误差跟踪修正的无线传感器的机器人运动控制模型.通过构建无线传感器的机器人分层子维空间运动规划方法,采用末端效应器对机器人的位姿和运动控制约束参量进行分析,采用稳态误差跟踪自适应修正算法对目标位姿的误差进行补偿和修正,实现对控制模型的改进.实验结果表明,该控制模型的控制精度高,位姿参量的跟踪性能好.     

基于MEMS陀螺仪的电子稳像算法

针对电子稳像运动估计过程中,特征匹配方法存在匹配误差以及3D运动估计方法计算复杂等问题,提出一种基于MEMS(Micro-electro-mechanical system)陀螺仪的电子稳像算法。首先,利用MEMS陀螺仪估计相机旋转抖动量,利用尺度不变特征变换方法SIFT(Scale-invariant feature transform)估计相机平移抖动量;其次,利用滤波技术对平移及旋转运动矢量平滑滤波处理;然后,对视频序列的高频率旋转及平移抖动量进行运动补偿;最后,利用图像拼接技术去除运动补偿后的图像边缘"黑边"。实验结果表明,该算法对于相邻图像帧的抖动补偿准确性较高,处理效果较好,减少了系统的计算复杂度。     

基于串级PID的机器鱼位姿控制算法

针对三关节仿生机器鱼的位姿控制问题, 首先, 介绍三关节仿生机器鱼的硬件结构及其运动控制系统; 其次, 基于期望位姿建立坐标系, 构建机器鱼的位姿误差模型； 再次, 在串级比例-积分-微分(PID)控制系统的基础上, 提出基于串级PID的仿生机器鱼位姿控制算法; 最后, 在URWPGSim2D仿真平台和多水下机器人协作控制系统平台下分别进行算法仿真实验和实体实验. 实验结果表明: 与时变反馈控制算法相比, 基于串级PID算法的仿真机器鱼到达目标位姿所用时间增加, 但位置误差和方向角误差减小, 位姿控制的精度提高; 仿生机器鱼到达期望位姿所用时间为14.4 s, 位姿误差为(-3像素,-4像素,0.062 rad), 基本满足循迹和搬运等应用要求, 验证了算法的有效性.     

3自由度移动机器人的模糊跟踪控制器设计

在平面目标跟踪过程中，将移动机器人跟踪的目标期望位姿分解为4种位置和方位组合，在分析总结了具有2个可操舵驱动轮的3自由度移动机器人运动特性的基础上，根据自动驾驶控制的专家经验知识，针对4种位姿的要求设计了4个子模糊跟踪控制器，这样大大简化了模糊逻辑推理过程，并减少了计算时间，实现了位置和方位的独立跟踪控制，同时满足了跟踪目标的位姿要求．最后，利用仿真实验验证了算法的可行性和有效性．