基于角度约束的目标位姿测量二义性剔除方法

为了有效解决单圆特征目标位姿解存在二义性的问题,提出了基于角度约束的目标位姿虚假解的消除方法。在相机标定好的前提下,在水平面上平移相机系统获得两幅或两幅以上具有圆特征的目标物图像,以圆形特征目标物的真实姿态角在相机坐标系下保持不变作为约束,可以有效剔除虚假解。可将该方法应用于末端安装摄像机的工业机器人,操控机器人做已知的平移运动从而有效剔除圆特征目标位姿的虚假解。通过实验验证,圆特征目标姿态角的绝对误差小于0.5°,然后可通过真实姿态选出对应目标的真实位置。该方法简单易行,不需要额外的高昂设备就能精确地定位出物体的真实位姿,成功率可达100%。     

碟式聚光器镜面单元聚焦光斑与位姿误差的关联特性

为实现碟式聚光器镜面单元调焦的定量指导,需要建立镜面单元空间位姿与聚焦光斑特征的唯一定量对应关系。提出以镜面单元旋转和平移运动的组合等效引入位姿误差,基于光线跟踪方法建立位姿误差工况的聚焦光斑分布模型,引入聚光比阈值来提取聚焦光斑的特征边界,并采用最小二乘法对特征边界进行椭圆拟合,用于表征聚焦光斑的分布特征。分析了太阳直射辐照值、边界提取阈值、镜面单元位姿误差等对聚焦光斑特征的影响。结果表明,镜面单元位姿误差工况不同时,聚焦光斑的椭圆几何特征具有明显可区分性,用于镜面单元位姿反演具有可行性,为镜面单元调焦系统的搭建提供了参考。     

基于弱透视成像模型的目标三维姿态测量

为了准确获取空间目标跟踪、视觉导航等领域中目标的三维姿态,进行了目标三维姿态单目视觉测量方法研究.提取图像目标的典型特征点构造出直角三角形,并通过其边长比例先验信息以及弱透视成像模型推导出目标三维姿态的单目解算算法.与传统测姿方法相比,该算法在相机焦距等内参量未知条件下依然可解算姿态,增大了测姿应用范围;与传统迭代测姿方法相比,避免了循环迭代求解过程,无需设置迭代初值,提高了解算效率.数值仿真试验结果表明目标在离相机1~3km成像时姿态测量误差低于1.5°;实际图像序列测量结果表明目标俯仰角和偏航角测量结果拟合残差小于1°,翻滚角拟合残差小于2°.实验验证了算法的正确性和稳定性,表明该算法在内参量未知条件下能有效测量中远距离成像目标三维姿态.     

基于单目视觉的航天器位姿测量

鉴于实时高精度航天器位姿测量不仅是航天器实时监控和跟踪的重要技术保证,同时也是实时调整和补偿航天器姿态的主要依据,提出一种基于单目视觉的航天器实时位姿测量方法,利用高精度旋转平台几何摄像机的方式对被测目标进行位姿解算。该方法不需要对被测目标进行几何约束,同时也不用进行转站测量,因而可以进行动态实时的在线位姿检测。航天器位姿实验结果表明:该单目视觉测量方法姿态测量误差小于0.05°,位置测量误差小于0.02 m,满足实际工程0.1°和0.05 m的精度需求。     

惯量椭圆法在单站光测目标三维姿态测量中的应用

对于从单站获得的目标图像进行轨迹及姿态的精确判读的问题,提出了一种新方法,即通过对图像中分割出来的目标图像,计算其惯量椭圆,并根据该惯量椭圆推算出目标的空间姿态角.这种方法充分利用了单站获得的二维目标图像的几何信息,并对目标图形的细节程度要求不高,适用于各种轴对称目标.在用vc++实现了该方法后对几组试验图片进行了判读,并对实验结果做了对比分析后表明：方法准确度较高,结果稳定.     

多级微反射镜对准误差的分析与抑制

由于系统装调与器件定位精度的限制,空间调制傅里叶变换光谱仪中的两个多级微反射镜在对准过程中会产生相对位置的平移和旋转。为了明确对准误差对系统产生的影响,利用线性系统理论与标量衍射理论分别建立了平移误差与旋转误差对应的干涉图像与复原光谱的模型。通过对计算结果的分析,平移误差与旋转误差均会对边缘的干涉图元进行剪裁,从而在复原光谱中引入伴线,带来光谱噪声。根据平移误差与旋转误差对干涉图像的作用特点,提出一种对干涉图像进行区域补偿的方法,通过扩展多级微反射镜的阶梯级数扩大干涉区域,然后利用干涉图像内部有效的干涉图元进行光谱反演;计算表明该方法可以有效抑制对准误差给系统带来的影响,从而降低多级微反射镜的定位精度要求。     

基于语义目标匹配的三维跟踪注册方法

提出了一种基于语义目标匹配的三维跟踪注册方法。通过改进的单发多框检测(SSD)深度卷积神经网络对图像进行语义分割,获取场景中不同目标的像素级语义分割结果。在求取相机姿态的目标函数时,融合了图像的灰度约束与几何约束对相机的姿态进行估计。所提方法减小了特征点的缺乏或误匹配问题对三维跟踪注册算法性能的影响,且能够适应不同结构的场景。研究结果表明,该方法的误差不超过2.2pixel,基本满足了实时性的要求。     

基于航天应用的多圆特征识别和姿态估计

为了实现多圆特征识别和姿态估计,将航天器常见的几何特征如旋转体(SOR)应用于姿态估计,提出了一种基于椭圆归类的单目视觉姿态估计方法。在图像中采用基于弧段的椭圆检测方法检测目标上的椭圆特征;提出一种基于SOR空间圆平行性和垂直性约束的椭圆归类方法,得到合理的椭圆特征;利用这些特征估计航天器和摄像机之间的姿态。实验结果表明:该方法具有较好的椭圆归类效果和姿态估计精度,对于含有0~16%的椒盐噪声的仿真图,归类精确率不低于97%;实物实验中,角度误差不超过1°,深度方向(小于10 m)的测量误差不超过80mm,其他方向的测量误差不超过15mm。     

硬管式无人机AAR双目视觉导航算法研究

针对硬管式无人机自主空中加油近距编队阶段的相对位置和姿态估计问题,研究了基于双目视觉的相对位姿估计算法。该算法采用Harris方法提取特征点,并对其进行快速匹配,通过Sampson方法三维重构获得特征点在摄像机坐标系下的三维坐标,以重构误差平方和最小为准则建立目标函数,利用单位四元数法求解位姿参数。最后利用仿真平台验证双目视觉位姿估计算法的有效性。结果表明:相对位置误差低于0.1 m,相对姿态误差小于0.5°,其精度满足自主空中加油相对导航性能要求。     

一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法

自动驾驶应用中,基于视觉的相对位姿估计是实现无人驾驶汽车自动定位的核心技术之一。针对单目视觉系统的视场范围较小以及双目视觉系统需要公共视场等问题,提出一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法。利用场景中远、近点的不同特性对旋转矩阵和平移向量进行解耦估计。对远处场景特征点采用直方图投票法求解相对旋转矩阵,在相对旋转矩阵已知的条件下,对近处场景特征点采用采样高度法求解相对平移。通过仿真模拟和实际实验对所提方法的可行性、鲁棒性和精度进行验证。实验结果表明,所提方法的相对姿态精度优于0.05°,相对平移向量方向精度优于2.5°,具有较高的精度和较好的鲁棒性。     

基于ICP算法的双目标定改进方法研究

双目视觉作为一种非接触三维(3D)测量技术,其位姿标定结果的好坏将直接影响3D物体测量的精度。基于迭代最近点(ICP)算法获得两组点集之间平移和旋转参数的原理,提出了一种在传统双目位姿标定结果的基础上补偿双目标定矩阵改善精度的方法。介绍了摄像机模型、双目视觉测量模型和ICP算法的基本思想。用双目摄像机标定的外参数和相同的靶标坐标系获得双目视觉位姿矩阵,在此提出基于ICP算法获得两组点集的旋转平移矩阵补偿双目位姿矩阵的方法,以及相应的靶标角点坐标投影误差分析模型。双目摄像机采集9组5×7个角点的靶标标定图像,应用ICP算法补偿双目位姿矩阵,并采用误差模型对9组标定结果进行了分析,双目结构光标定改进实验结果表明,应用ICP算法补偿双目标定模型能显著地提高双目标定的精度。     

基于相位相关的亚像素配准技术及其在电子稳像中的应用

介绍一种基于相位相关的图像配准方法,并将该方法应用于序列图像的运动检测,通过运动补偿,实现了序列图像的稳定输出。采用相位相关配准方法对序列图像进行亚像素精度配准,运用基于最小二乘的曲面拟合法,估计当前图像相对参考图像的亚像素级的平移量。在补偿图像运动时,为保证亚像素级的补偿精度,采用平滑算法,避免在图像补偿时出现马赛克现象。最后,对样本图像进行了亚像素级位移配准和图像补偿对比实验。实验结果表明,提出的方法可以检测到0．01pixel的运动量,最大配准误差为0．008pixel;采用亚像素级运动量补偿图像,最大误差〈0．5。     

基于多级直线表述和M-估计的三维目标位姿跟踪优化算法

为了实现复杂环境下已知模型目标姿态的快速跟踪和估计,提出了一种结合三维(3D)粒子滤波跟踪和M-估计优化的位姿跟踪估计算法。基于直线的多级向量表示构造了新颖的模型直线和图像直线相似性度量函数;基于粒子滤波跟踪的姿态设计了模型直线和图像直线快速对应方法;利用M-估计实现了目标姿态的优化估计;利用重要性采样方法将优化姿态有效地融合到了粒子滤波框架。另外根据预测的目标位姿定义了图像动态感兴趣区域(ROI),极大地减少了特征检测和搜索的时间。实验表明,所提方法能够实现复杂环境下自由移动目标的快速跟踪和位姿的高精度解算,相比已有方法,所提方法在跟踪精度,计算效率以及稳健性上均有优势。     

一种基于特征点间线段倾角的姿态测量方法

基于目标特征点间线段倾角信息,提出了一种适合于目标远距离成像和相机内参未知条件下解算目标姿态的目标3维姿态测量方法.采用仿真图像对该方法的正确性进行了验证.实验结果:姿态测量误差绝对值均值小于0.6°,且目标成像尺寸为350pixel时,姿态测量误差绝对值小于0.5°.实验表明该算法具有较高解算准确度和较强的收敛性.     

星光观测蒙气差补偿技术

为了消除大气内观星时蒙的影响,提高载体定姿精度,提出了一种蒙气差补偿算法。首先给出了补偿过程涉及的姿态转移矩阵,并完成了相关矢量坐标映射变换;接着在星敏感器坐标系内,用两矢量内积法求得视天顶距;最后利用几何公式列出了以真星光矢量投影点估计位置为未知量的方程组,作为星敏感器任意姿态下蒙气差补偿算法模型。在没有任何误差的条件下对模型有效性进行了仿真,10-6 pixel量级的位置估计精度表明了算法的有效性。加入不同量级的陀螺漂移误差进行了仿真,给定的漂移误差对于蒙气差补偿模型的估计精度影响甚微,仿真结果表明在捷联载体存在一定姿态误差的前提下,蒙气差补偿模型也是适用的,补偿后的星像坐标用以实现星光姿态确定,并进一步对陀螺漂移完成补偿。     

多几何约束下的鱼眼相机单像高精度标定

以待标定鱼眼相机近似垂直棋盘格获取的单张影像为对象,综合利用多种几何约束分阶段求解鱼眼相机参数初值并进行全局优化:利用鱼眼图像轮廓对称性计算得到准确的相机主点位置(u_0,v_0),并通过轮廓外接矩形扫描搜索巧妙回避了黑色背景下的轮廓点检测困难;精确拟合棋盘格两组互相垂直平行直线在鱼眼图像上投影椭圆,计算椭圆交点并将其反投影到单位球面获得平行直线灭点,根据灭点方向正交约束得到相机等效焦距初值(f_x,f_y)及旋转矩阵角度初值;利用径向对准约束及棋盘格角点信息先线性求解平移矢量(t_x,t_y)初值,进而建立一元二次方程求解平移矢量t_z初值,最后通过最小化棋盘格角点重投影误差对除主点外的全部相机参数进行全局优化,并利用优化参数对鱼眼图像实施立方盒展开纠正。对海康威视两种型号(视野范围不同)定焦鱼眼相机的标定及其影像纠正试验结果表明,本文方法重投影均方根误差(RMSE)小于1/3 pixel,标定参数对鱼眼图像不同区域的平面透视纠正效果总体上较稳健,中心区域纠正效果略优于边缘处,纠正影像上棋盘格角点直线拟合RMSE均小于0.7 pixel,效果明显优于网上标定工具箱结果,具有较好的应用价值。     

机械臂D-H参数和减速比几何标定及误差补偿

针对机械臂D-H参数和关节电机减速比不精确导致机械臂绝对定位精度降低的问题,提出了在利用几何分析标定机械臂D-H参数的基础上,通过分析关节实际旋转角度和相应电机编码器码值的线性关系,标定关节电机减速比的方法。针对关节角误差微分补偿法计算量大的缺点,通过推导机械臂末端位姿矩阵误差和关节角误差之间的微分关系建立误差模型,求解关节补偿角,避免了雅各比矩阵的求取,提高了计算效率。最后采用三维激光跟踪仪搭建测量系统,完成了一种6自由度机械臂的标定及补偿实验。实验结果表明,通过参数标定及误差补偿,机械臂的绝对定位误差均值从标定前的2.83 mm和1.14°降低到0.54 mm和0.24°,验证了方法的有效性。     

遮挡区域空间位姿的多传感组合测量方法研究

针对狭长区域模块间存在视野遮挡、对接区域尺寸微小等问题，提出了一种多传感器组合位姿测量方法。该方法采用了布置在模块前后的轮廓仪与激光位移传感器联合获取模块上特征平面点云数据，利用平面拟合与空间几何投影的方法解算出章动角的旋转与位置的平移偏差，结合固定在目标上倾角仪提供的水平角信息解算出进动角与自转角的旋转偏差，研制了自动对接平台样机，实现了对接区域相对位姿的间接测量。实验结果表明，系统的位置与姿态测量精度分别优于40 μm、0.02°，且测量稳定性与效益较人工测量有明显提高，证明了所提方法的有效性，满足对设备模块间的高精度位姿测量需求。     

视觉与倾角传感器组合相对位姿测量方法

针对视觉相对位姿测量问题,提出了一种视觉与倾角传感器组合的相对位姿测量方法,通过在相机和被测物上各放置一个倾角传感器,利用固定倾角传感器所提供的角度信息提供额外的约束来求解n点透视定位(Pn P)问题。介绍了组合相对位姿测量方法的原理,通过仿真实验验证了该方法的正确性,并与现存的Pn P问题求解方法比较,表明提出的方法具有较高精度,并且对噪声具有较强的稳健性,实验结果表明提出的方法对空间15个特征点在x方向和y方向的平均反投影误差均小于0.1 pixel,能够满足高精度位姿测量需求。     

无人直升机自主着舰的光学3D测量解析算法

推导了一种用于无人直升机自主着舰的相对位姿单目单帧视觉测量算法。设计了基于正方形主特征的着降区域平面特征图案,根据几何透视投影学理论,采用摄像机针孔模型,以特征图案主正方形四角点的物理坐标和图像坐标作为输入,并以正方形邻边的垂直特性作为束缚条件,推导出了位置和姿态6个参数的解析表达式。通过在实验室环境下对真实图像的测量表明,当特征图案主正方形边长为0.1m(等效实际甲板特征图案边长1m)和相对距离为1m(等效实际距离10m)左右时,位置参数RMS误差小于0.2cm(等效为2cm),姿态参数RMS误差小于1.2°,算法具有很好的稳定性,可用于无人直升机着舰过程中的位姿测量。