基于单目视觉的移动机器人测距方法

本文针对多机器人编队过程中的跟踪控制,提出了一种跟踪机器人采用单目视觉技术获取前方被跟踪机器人距离信息的方法.该方法首先对跟踪机器人摄像机进行内参数标定,并在目标机器人背部设置视觉标记.然后系统获取目标机器人的含有视觉标记的单帧图像,预处理此图像,并识别出图像中的视觉标记所在的目标区域,用Hu氏不变矩计算该区域形心.最后推导出单目测距算法,利用图像信息和其它参数可以计算出两机器人之间的距离.实验结果表明,所设计的单目测距系统能得到准确的距离,为跟踪控制提供了重要的反馈信息.     

基于单目视觉测距的车辆自动刹车辅助系统设计

针对红外测距与超声波测距探测距离与真实距离差异大,刹车控制智能性不强的问题,设计并实现了基于单目视觉测距的车辆自动刹车辅助系统,系统硬件主要由图像采集模块、图像处理模块、以及电子制动模块组成;通过基于单目视觉测距算法实现软件编程,并在Matlab平台上完成测试,实验中车辆以35km/h驶向障碍物,使在20~70m的实际距离进行仿真测距,单目摄像头俯仰角测定在88°~90°之间,对前方实时车距进行测量,并通过与汽车电子控制单元之间的数据交换对车辆制动进行辅助控制;实验结果表明:在实测距离和系统介入距离均在70m以内时,算法相对误差平均在2%左右,车辆停止地点距障碍物在4.5m左右,说明系统满足车辆智能化辅助制动的实时性要求。     

基于机器人单目视觉导航的测距方法研究

对单目视觉测距方法进行了研究、分析，并根据针孔成像和几何坐标变换原理，对移动机器人与目标点间距离的检测方法进行了推导，并拍摄多幅真实图像进行验证。     

基于单目视觉的移动机器人目标测距方法研究

为实现具有单目视觉的移动机器人对目标物体的定位测距工作,本文提出了一种基于单目视觉的几何测距算法融合的方法。该方法利用圆曲线拟合方法对方法所得的数据进行了优化,克服了由于外界环境变化以及对参照物识别时所产生的误差影响测距定位精度的问题,并通过实验来验证了这种融合方法的可行性。     

基于单目视觉的机器人目标定位测距方法研究

为实现具有单目视觉的双足机器人对目标物体的定位测距,根据针孔成像和几何坐标变换原理,提出一种基于单目视觉系统自身固定参数计算目标物体深度信息的几何测距方法;该方法利用双足机器人自带的单目视觉系统的固定参数,通过几何映射关系求解目标物体在三维空间内的坐标位置及相对于机器人的距离,克服了由于外界环境变化以及对参照物识别时所产生的误差影响测距定位精度的问题,从而实现基于单目视觉的目标物体精确跟踪定位;并对所提出方法进行了实验,得到比理论结果误差较小的实验数据,证明了方法的可行性。     

单目视觉室内无人飞行器运动目标测距技术研究

为了准确检测动态背景中运动目标并对其测距,实现室内无人飞行器避障需求,本文研究一种基于单目视觉的运动目标测距方法。在惯性信息辅助提高运动目标检测跟踪效率的同时,推导基于小孔成像几何约束的测距算法。在初步解算距离情况下,研究针对摄像机俯仰角误差的测距补偿方法。实验结果表明,本文算法不仅能够完整检测和跟踪运动目标,并且便于准确快速求取运动目标到摄像机的距离,具有重要的工程参考价值。     

基于PreScan平台的单目视觉测距方法研究与虚拟试验

车辆与前方障碍物之间的距离是车辆主动安全控制中的一项重要参数。利用图像传感器获取车辆前方道路信息,根据投影变换模型推导出单目测距算法,并通过软件实现求解车距。在PreScan平台进行虚拟试验,并分析了图像传感器各参数对试验结果的影响。结果表明,在校正良好的情况下,基于单目视觉的车距测量具有较高的测量精度。     

基于超声波测距和单目视觉跟踪的移动机器人系统

在移动机器人的发展过程中,对周围环境的感知能力变得愈加重要。本论文介绍了一种新的移动机器人跟踪目标的方法,该方法结合了超声波测距和单目视觉技术,可以实现对目标物的安全跟踪。通过该方法,移动机器人不仅能够跟踪目标,还能够与目标保持设定的距离,从而提高跟踪效率。本论文详细介绍了该方法的设计和实现,并对实验结果进行了分析和讨论。实验结果表明,该方法能够有效地实现对目标的安全迅速跟踪。本论文的主要贡献在于提出了一种新的移动机器人跟踪目标的方法,为进一步提高移动机器人的感知能力和实用价值提供了参考和借鉴。     

基于数据回归建模的单目视觉测距算法

提出了一种基于数据回归建模的单目视觉测距算法,其基本思路与现有的“先建模再测距”的顺序思路不同,创新性地提出了“先测距再建模”的逆向思路,首先准确标定出一些距离样本点,然后采用数据回归建模的方法建立测距模型。该方法不用再单独考虑成像模型、成像系统误差、透镜畸变等带来的影响,而是在进行回归拟合时隐含地加以解决;同时,该方法不依赖于道路几何约束条件,既可用于高速公路等结构化公路情况,又可用于城区公路等非结构化公路情况。实验表明,该算法思路是有效的,能满足测距的实时性与精确性要求。     

基于ARM11 的单目视觉车距监测系统

驾驶员行车时易出现视觉疲劳和失速现象,此时难以判断安全车间距,易导致车辆追尾事故．针对这一问题,以ARM11器件SAMSUNGS3C6410为核心搭建了安全车距监测系统;结合车辆的形态和纹理等特征,采用多特征融合技术完成复杂环境下的车辆识别,并根据单目视觉测距原理完成摄像机多角度下的车距检测．实验结果表明,该系统能有效监测前车车距,测量准确、可靠性高且满足实时性要求．     

基于单目视觉的水面目标识别与测距方法研究

无人船在自主航行过程中,如何探测障碍物种类与距离是值得重点研究的问题.现阶段的无人船主要采用激光雷达、超声波等设备探测水面障碍物,但此类方法并不能识别出障碍物的具体类型.提出采用基于单目视觉的目标检测与测距算法,不仅能够检测出无人船前方是否有障碍物,还能够对水面障碍物进行识别和距离检测.首先通过训练好的Mask R-C...     

基于双焦成像的单眼立体视觉算法

对单眼立体视觉的双焦成像算法进行了分析．在1 m以内的深度范围里,双焦成像算法可以极好地恢复空间物点的深度．在此范围内,物点越远离中心区域,其深度值的精度越高．为了提高算法精度,需要校正非理想变焦图像对的中心点．分析了中心点校正方法,并给出了校正后空间物点深度恢复的实验结果．     

车辆超车视觉辅助导航系统研究

为了能够提高行驶速度,保障行车安全,提高行驶环境认知,设计了一个基于单目视觉的车辆自适应道路、前车检测、超车指导系统,其主要应用于双车道结构化道路,而且在晴天与阴天不同天气情况下,车道线以及深色、浅色车辆均可识别,并可跟踪、超越前车。实验结果表明,该系统可以应用于不同环境背景下,该系统已通过了远距离自动、安全、准确地检测,并进行了超越前车的仿真实验。     

基于双焦单目立体视觉的多层次特征检测算法

特征检测是立体视觉技术的重要组成部分;与传统的Canny或Harris等边缘与角点检测相分离的算法不同,采用相位一致性特征检测算法可以同时检测出边缘和角点;相位一致性特征检测在频域进行,与特征点形状及图像的对比度无关,定位效果好,所得角点是边缘点的子集;在特征检测过程中,利用四叉树将图像分割为与图像特征分布相关的多个区域,在各个区域内分别进行处理;同时,通过控制四叉树的分解级数及特征检测的阈值实现了图像的多层次特征检测,实现结果表明,与传统的特征检测算法相比,该算法效果更为理想,且能更好地适用于单目立体视觉系统。     

非结构化环境下的单目视觉可通行区域检测

目前三维避障主要采用三维激光雷达或者基于深度学习的障碍物识别,但前者价格昂贵,后者训练成本高且不稳定。为了稳定、鲁棒地实现低成本三维空间避障方案,提出了一种基于单目相机的可通行区域检测方法。该方法利用特征点标识障碍物,通过对相机高度和旋转平面加以约束,解决单目SLAM中的尺度不一致问题,并设计了障碍物距离求解器和代价求解器对小车前方区域特征点进行处理,计算出视觉代价地图,划分可通行区域。该方法优势在于仅需要低成本的单目相机便可完成可通行区域检测任务,可方便地移植到轻量级的移动设备,计算得到的视觉代价地图亦有利于小车后续的路径规划任务。在KITTI数据集上进行的实验表明,该方法的平均运算速度能达到20 frame/s,能满足小车实时避障的要求,对于单目SLAM的尺度恢复误差为2.5%～4.9%。     

动态船舶行驶场景下的实时单目测距算法研究

为了利用单目视觉实时监测船舶行驶过程中与周围船舶之间的距离,首先分析单目视觉测距现状及其成功应用实例,基于小孔成像原理建立单目相机模型,通过几何推导,得到世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系及像素坐标系之间三层坐标转换关系.随后通过实验验证pitch俯仰角与yaw水平角对单目视觉测距的影响程度,从而分析出动态船舶行驶场景...     

基于单目显微视觉的微球姿态测量方法

微零件的姿态测量对微装配具有重要的作用.但对于微球零件,其姿态的精确测量存在困难,影响了装配精度.针对带有微孔的微球,本文提出了一种基于单目显微视觉的微球姿态高精度测量方法.设计了一种由粗到精的微孔检测算法,实现了高精度的微孔定位.通过对相机光轴方向的标定,在相机运动后对微球图像坐标进行补偿,提高了在相机坐标系下的微球定位精度.通过对微球和微孔的精确定位,计算出微球球心与微孔圆心的空间相对位置,实现了相机坐标系下高精度的微球姿态测量.同时,根据标定出的相机坐标系与调整平台坐标系之间的旋转关系,将微球姿态转换到调整平台坐标系.实验结果表明,最大姿态测量误差0.3度,验证了本文方法的有效性.     

基于单目视觉的水下机器人悬停定位技术与实现

以7000m载人潜水器的水下悬停为应用背景,以单目CCD摄像机为传感器,提出了基于模型的单目视觉定位和基于特征的视觉伺服两种水下机器人视觉悬停技术方案,分别适用于已知模型的观察目标和未知模型的观察目标两种情况．以自行研制的水下机器人控制系统实验平台为实验载体,利用前视摄像机和水下人工目标,建立了水下演示实验验证系统,并在室内实验水池中,分别实现了两种悬停方法的水下演示实验．演示实验表明：在两种视觉悬停方法的闭环控制下,水下机器人能够抵抗恒定水流干扰和人工位置扰动,很好地实现水下悬停作业．     

STM32的单目视觉室内平面跟踪定位

针对室内平面移动物体的定位,提出了一种基于STM32的单目视觉室内平面跟踪定位方式.在平面内放置标定点,通过标定,求取出图像坐标系与世界坐标系实际的对应关系,实时追踪图像坐标系,依照对应关系推算出实际位置.为了验证该方法的有效性,采用比对平面移动物体与特定点误差的方法,同时直观地观测对应点之间的距离关系.实验中测得的移动位置与实际位置相对误差小于1.5％,对于精度要求一般的室内定位需求有着较高的实用性.