基于激光测距与双目视觉信息融合的移动机器人SLAM研究

未知复杂环境中不规则的障碍物使传感数据具有不确定性,单依靠激光测距仪进行移动机器人的定位与自主导航可靠性不足;针对此问题,提出了一种基于激光测距仪和双目视觉传感器信息融合的精确定位方法,利用加权最小二乘拟合方法和尺度不变特征变换(SIFT)算法分别从对激光信息与视觉信息中提取直线和点特征,进行特征级的信息融合。通过对实验结果和数据分析,多传感器信息融合可以有效提高移动机器人SLAM(即时定位与地图构建)的精度和鲁棒性。     

基于遗传算法的机械臂实时避障路径规划研究

针对模块化机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题, 提出一种基于遗传算法的避障路径规划算法。首先采用D-H(Denavit-Hartenberg)表示法对机械臂进行建模, 并进行运动学和动力学分析, 建立机械臂运动学和动力学方程。在此基础上, 利用遗传算法分别在单/多个障碍物工作环境中, 以运动的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标, 实现机械臂避障路径规划的优化。通过仿真验证了基于遗传算法的机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性, 该算法提高了运行中的机械臂有效避开工作空间中障碍物的效率。     

一种基于OpenCV的简易摄像机标定方法

摄像机标定是在机器视觉和工业测量等领域中的一个基本步骤,也是从二维图像获取三维信息必不可少的.为了提高传统摄像机标定方法的效率,在VC ++6.0平台下调用OpenCV1.0库函数实现摄像机的标定.此方法的简易性主要体现在不需要很多的优化算法,仅仅利用库函数中已有的标定函数便可实现.并通过实验证明了此方法的可行性与有效性.