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机器人自定位是实现机器人自动导航及其他智能行为的前提, 一种基于光束平差法的移动机器人双目视觉里程计可以有效地实现机器人自定位. 为此, 首先采用点模式匹配方法建立相邻图像之间的特征匹配关系, 根据立体视觉算法得到匹配点对的三维对应关系; 然后, 计算摄像机的相对运动参数, 并采用光束平差分段优化算法对其进行优化. 所提出的双目视觉里程计能够避免车轮半径变化、空转、打滑等对里程计测量精度的影响, 相对定位精度较高.
相似文献2.
提出了一种基于最小平方中值定理(LMedS)的立体视觉里程计方法。利用图像中尺度不变的SIFT特征点作为路标,基于KD树的最邻近点搜索算法来实现左右图像对特征点的匹配和前后帧间特征点跟踪。通过特征点的三维重建,基于最小平方中值定理估计出机器人的运动距离和方向信息。实验表明该方法在不同图像间匹配、三维路标跟踪和机器人运动估计中具有很强的鲁棒性。 相似文献
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随着中国社会老龄化问题的日益加剧,劳动力的短缺将会严重阻碍社会经济的发展.智能机器人慢慢地融入到人类的生产生活中,逐渐开始代替人类发挥出越来越大的作用.针对传统的送餐机器人所存在的在送餐循迹过程中路径偏差较大的问题,设计并实现了一款基于双目视觉的智能送餐机器人系统.整个系统的硬件电路由图像采集模块、电源模块、电机驱动模... 相似文献
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以张氏标定方法为基础,提出以圆心作为标定点的2D平面模板标定方法,通过与基于方格角点的标定方法以及基于方格形心的标定方法进行比较,证明了该方法的有效性。又运用BP神经网络来模拟立体视觉系统三维空间与二维图像平面之间的物、像对应关系,建立了双目立体视觉系统的摄像机隐式标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差。实验证明该方法能够获得较高的标定精度。 相似文献
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立体匹配是双目视觉的一个重要分支领域,能够通过深度图还原出三维信息,但由于其计算量庞大,实时性难以得到保障。为此,提出了一种基于强相似点的快速立体匹配算法。首先,将双目图像通过对极处理,使匹配区域固定在同一水平线上,减少匹配区域;其次,对图像进行灰度转化,并将搜索范围内与待匹配点灰度值接近的点定义为强相似点,对强相似点所在块进行匹配代价计算,并得出该点最优视差,对不存在强相似点的待匹配点进行正常视差计算;最后将进行视差修正与滤波,得到最终视差图。经Middlebury算法测试平台的提供数据进行验证,结果表明在不损失精确率的前提下,该方法相对于SAD速度提高70%左右,为立体匹配算法的实际应用奠定了良好基础,在视觉导航、障碍物检测方面也有着良好的应用前景。 相似文献
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目的 双目测距对水面无人艇自主避障以及视觉侦察具有重要意义,但视觉传感器成像易受光照环境及运动模糊等因素的影响,基于经典Census变换的立体匹配代价计算方法耗时长,且视差获取精度差,影响测距精度。为了提高测距精度并保证算法运行速度,提出一种用于双目测距的快速立体匹配算法。方法 基于传统Census变换,提出一种新的比特串生成方法,在匹配点正方形支持窗口的各边等距各选3个像素点,共选出8个像素点,这8个像素点两两比较生成一个字节的比特串。将左右视场中的匹配点与待匹配点的比特串进行异或,得到两点的汉明距离,在各汉明距离中找到距离最小的像素点作为匹配像素点,两像素点的横坐标差为视差。本文采用区域视差计算的方法,在左右视场确定同一目标区域后进行视差提取和滤波,利用平均视差计算目标的距离。结果 本文算法与基于传统Census变换的立体匹配视差获取方法相比,在运算速度方面优势明显,时间稳定在0.4 s左右,用时仅为传统Census变换算法的1/5。在Middlebury数据集中的图像对teddy和cones上进行的算法运行时间对比实验中,本文基于Census变换改进的算法比已有的基于Census变换的匹配算法在运行时间上快了近20 s。在实际双目测距实验中,采用本文算法在1019 m范围内测距误差在5%以内,根据无人艇的运动特点和避障要求,通过分析可知该算法的测距精度可以满足低速无人艇的避障需求。结论 本文给出的基于改进Census变换的匹配算法在立体匹配速度上有大幅提高,提取目标视差用于测距,实际测距结果表明,本文算法能够满足水面无人艇的视觉避障要求。 相似文献
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三维重建是计算机视觉和虚拟现实领域的一个重要研究内容,其中,欧式重建以其直观能够反应物体原貌的特点在反求工程中得到了广泛的应用。为反求工程的需要开发了一套基于双目立体视觉的三维重建软件,综合考虑了欧式三维重建误差产生多种因素,给出了一整套比较完备的欧式三维重建流程,基于真实图像的实验结果表明,该实验平台可以获得较高的重建精度和良好的重建效果。 相似文献