位姿
- 特征稀疏场景下基于标签的车辆视觉SLAM *
等过程估计相机的位姿，典 型 的 特 征 点 法SLAM 如PTAM［1］、ORBSLAM［2-4］等。自然特征稳定性差，易受外界因素干扰，在定位过程中，若场景的纹理特征稀疏，定位系统难以提取足够特征点，使得帧间数据不能有效关联，导致系统因约束不足而无法精确估计位姿，严重限制了算法在实际场景的应用。针对场景特征稀疏问题，已有诸多学者进行研究，其解决方法根据原理可分为：基于图像增强的方法、挖掘图像额外特征的方法与引入人工标签的方法。在基于图像增强的方法中，B
汽车工程 2023年9期2023-10-12
- 供热隧道智能巡检机器人末端位姿控制研究
身支路,致使末端位姿控制错误。为解决这一问题,需要进一步研究供热隧道智能巡检机器人末端位姿控制方法。杨学军等[3]根据运动过程还原法,提出液压支架巡检机器人位姿控制方法,对机器人的位姿进行控制,以确定机器人的位姿结构,构建位姿坐标系,计算出位姿与实际位姿的差值,完成最终控制,但通过该方法得到的结果有误差,存在控制结果不佳的问题。唐宇存等[4]提出一种基于三坐标测量机的机器人位姿精度控制方法,在一个平面中放置3个标准球,根据机器人定位原理建立机器人位姿控制平
机械设计与制造工程 2023年7期2023-08-21
- 基于特征融合的6D目标位姿估计算法
引 言6D目标位姿估计是指对于已知类别的目标，获取目标到相机坐标系的单应性变换，通常使用旋转R和平移t组成的齐次变换矩阵表示该单映性变换[1]，被广泛应用于机器人抓取[2,3]与增强现实[4]等领域。基于深度学习的位姿估计方法根据输入类型划分，分为基于RGB图像和基于RGB-D图像的方法。Mahdi等[5]和Tekin等[6]通过神经网络在RGB图像中确定目标3D边框顶点的2D坐标，形成2D-3D对应点对，并使用PnP算法计算目标位姿。该方法对于弱纹理目
计算机工程与设计 2023年2期2023-02-21
- 融合二维图像和三维点云的相机位姿估计
1）1 引言相机位姿估计是机器人应用、自主导航以及增强现实中的关键技术，其目的是通过当前相机所采集的图像信息，以及已知环境的先验信息，来估计出当前相机设备在三维真实场景中的位置和姿态，由于相机的位姿信息包含六个自由度，因此也称为相机的六自由度估计。随着自动驾驶、精确定位导航等领域对定位的精度要求不断提高，仅仅使用二维图像已经无法对现实的三维世界进行准确描述，因此包含深度信息的三维场景点云成为了定位技术更为关注的重点，通过三维场景点云以及图像处理的相关算法可
光学精密工程 2022年22期2022-11-28
- 基于直线特征的合作目标加权位姿估计*
成像质量，导致其位姿估计精度较低，从而使测量精度降低。因此，研究合作目标加权位姿估计方法，减少外界环境造成的干扰，对提高合作目标位姿估计的精度具有重要意义和应用价值。合作目标具有较为简单、明显的几何特征，且在3D世界坐标系中的坐标精确已知，有利于建立2D图像特征与3D合作目标之间的对应关系，位姿估计的复杂度低［1］。合作目标位姿估计方法主要可以分为基于n点透视模型（Perspective-n-Point，PnP）［2］和基于n线透视模型（Perspecti
计算机与数字工程 2022年9期2022-11-09
- 基于传感器信息融合的车辆位姿估算方法
点之一，其中车辆位姿的精确定位是实现智能车辆自动泊车的一项关键技术，它是实现对泊车路径精准跟踪的前提，更是提高泊车精度的关键[1].自动泊车过程中，系统识别到目标车位后会控制车辆按照规划好的路径泊车入位，常规泊车控制方法是以车辆位姿的跟踪误差作为输入，该误差指车辆在参考坐标系中位姿与规划路径之间的误差[2].在对控制方法进行仿真验证时，通常认为车辆实际位姿已知.在实际泊车场景中，车辆的相对位姿无法直接获知，需要通过车载传感器获取的周边环境信息以及车辆的自身
江苏大学学报（自然科学版） 2022年6期2022-11-07
- 面向空间应用的视觉位姿估计技术综述
方法的研究，目标位姿估计技术是其中的重点技术之一。目标位姿估计技术是非接触测量技术领域的 重 点 研 究 方 向［1］，在 空 间 操 作［2-5］、自 主 导航［6-12］、工业检测［13-15］、辅助医疗［16-17］等领域发挥着重要作用。精确位姿测量是完成空间任务诸如交会对接［18-19］、在轨装配［20-22］、在轨维修［23］等在轨服务任务［24-26］的关键环节。空间任务［27-28］中常用的传感器技术有微波雷达技术［29］、激光雷达技术［30
光学精密工程 2022年20期2022-10-28
- 基于物联网技术的工业机械臂抓取位姿快速检测研究
，调整自身的抓取位姿[2]，如果抓取位姿不适当，则对于工业机械臂的抓取精度会造成直接影响[3]。因此，为了保证工业机械臂在动态场景下，目标的抓取精度，需对其自身抓取位姿实行检测，判断其位姿是否满足精准抓取需求；如果位姿存在偏差，则可通过控制系统对位姿实行控制和校正，调整位姿使其处于最佳状态。因此，工业机械器抓取位姿检测，对目标的抓取效果具有重要意义[4]。物联网技术作为可实现物体和网络连接的一种网络技术，该连接是通过信息传感设备完成，其具有全面感知、可靠传
制造业自动化 2022年9期2022-10-03
- 基于机器视觉掘进机位姿检测应用现状与趋势
条件，其中掘进机位姿参数的检测对掘进机的自动化以及无人化操作具有重要作用。近年来，国内学者对掘进机的位姿检测进行了众多研究，并取得了一定的研究成果。朱信平等[2]将全站仪与棱镜相结合以实现掘进机的位姿参数的测量；陶云飞等[3]提出了一种基于iGPS的掘进机位姿测量方法并研究了测量误差的分布规律；符世琛等[4]采用超宽带的测量手段，结合定位基站自主行走功能，实现了掘进机的自主定位定向；薛光辉等[5]通过激光跟踪云台与激光标靶实现了掘进机位姿参数测量；冯大龙[
中国矿业 2022年9期2022-09-14
- 基于实测模型的围框式翼身对接位姿优化
确求解部件的目标位姿是调姿的重点环节。目前，国内的研究主要是对部件的位姿控制点进行测量并依此进行位姿求解[2–4]。由于制造误差和结构变形等因素，造成部件的位姿控制点、对合面与理论模型相比存在较大的偏差，仅采用位姿控制点进行位姿求解会使得部件的对接特征无法准确对接[5]。此外，围框式翼身对接的对合面形状复杂、尺寸大、容差要求严格，如何准确求解围框式翼身对接的目标位姿成为难题。Devendeville等[6]研究了约束条件下的位姿拟合方法，将部件装配容差约束
航空制造技术 2022年12期2022-07-15
- 基于Adam优化的多传感器对接位姿融合算法研究
和调整部段间相对位姿的测量是进行精确高效搭载的前提。近年来，随着传感器技术和测量技术的进步，大型船舶分段搭载过程部段位姿测量领域得到了快速发展，相关领域的研究人员提出了多种方法解决大部段对接位姿测量问题。例如：岳颖[1]等采用全站仪测量系统解决船舶建造过程中的大尺度测量问题；雍晟晖[2]设计了用于船舶大部段位姿测量的精密激光定位系统，并以此为基础开展了激光扫描式大空间测量场动态测量定位技术的研究；吴俊生[3]等通过室内全球定位系统（indoor Globa
现代制造技术与装备 2022年2期2022-03-19
- 基于深度学习的非合作目标装配位姿视觉检测
装配过程中的目标位姿测量问题，主要的测量手段包括使用全站仪、激光跟踪仪等大型测量设备进行测量和机器视觉位姿测量两种。其中，使用全站仪、激光跟踪仪等大型测量设备进行测量的目标位姿测量方法，测量范围大，测量精度高，但均为接触式测量方法，需要为此设计工装以固定靶球，并在待测部件上安置工装[2-3]，方法较为繁杂，且会对装配过程造成一定的干扰，同时测量过程操作复杂，难以实现实时测量。而属于非接触测量的机器视觉位姿测量方法，以其系统结构简单，测量过程操作方便，实时性
装备制造技术 2021年10期2022-01-22
- 五自由度机器人运动控制与空间位姿仿真系统
人的运动控制影响位姿的可达工作空间与目标指向精度[3]，两者之间的有效协同将直接决定多自由度机器人的工作性能[4-5]。因此，研究并建立多自由度机器人的运动控制和空间位姿的协同分析与仿真系统具有重要意义。作为机器人运动控制、位姿调整[6]的核心计算模块，对正向运动学和逆向运动学的求解是关键。郭万金等[7]针对一种五自由度机器人提出了逆运动学的封闭解法。张道义等[8]用矢量法和求导法分别对五自由度雕刻机末端运动学进行正向和逆向速度的分析。Cao F等[9]提
中国测试 2021年11期2021-12-13
- 重投影优化的自由双目相机位姿估计方法
景三维重建。相机位姿是指相机坐标系变换至世界坐标系的旋转矩阵和平移向量。由于双目相机自由旋转，导致左右相机的位姿不断变化，想要实现自由双目立体视觉系统的分块重建和点云拼接，就需要准确估计每个旋转位置的左右相机位姿。旋转相机位姿估计算法主要包括旋转轴标定法和特征点自标定法。旋转轴标定法是对相机的旋转轴参数进行预先标定，结合旋转角度，计算相机旋转后的位姿。郑圣子等[1]提出一种基于多个平面标靶的旋转轴标定法，将相机光心的运动轨迹拟合为空间圆形，得到圆心即为旋转
中国光学 2021年6期2021-11-25
- 基于深度学习的物体点云六维位姿估计方法
加复杂。物体六维位姿识别是散乱场景中三维物体拾取的重点和难点。近年来，深度学习技术在六维位姿估计任务中得到广泛应用。文献［1-3］根据RGB 数据对纹理丰富的物体实例进行六维位姿估计。文献［4］扩展二维目标检测器，提出一种基于分类离散视点的旋转位姿估计方法，但该方法仅预测真实姿态的粗略离散近似值，为达到更好的效果，还需对输出结果进行位姿细化。文献［5］先将RGB 图像在2 个网络中进行由粗到细的分割，再将分割结果反馈给第3 个网络得到待检测目标边界框点的投
计算机工程 2021年8期2021-08-20
- 基于区域感知的机械零件位姿计算方法
于机器人对零件的位姿计算技术已经成为智能制造领域中的重要一环。飞机制造过程中大量的机械零件，由于其形状种类多、尺寸大小不一等特点，始终缺乏快速、有效的零件自动分拣手段，使分拣环节难以与零件的自动配送系统形成高效的有机整体，限制了飞机制造的自动化程度及生产效率的进一步提升。研究机械零件的位姿计算技术已日益迫切。传统的机械零件位姿识别计算方案如Delta 机器人识别方法、射频识别技术等，由于准确率与效率较低、应用局限性大以及位姿计算精度低等原因，很难满足现代飞
南京航空航天大学学报 2021年1期2021-03-31
- 无人机动平台着陆惯性/视觉位姿歧义校正算法
无人机领域常用的位姿估计手段。针对PnP 问题有许多经典的解法，诸如使用三对点的P3P、直接线性变换（Direct linear transformation,DLT）、EPnP 和UPnP 等。由于单个二维码是平面目标，四个三维角点满足共面约束，二维码平面与图像平面之间变换为单应矩阵（Homography），进而使用二维码进行位姿解算是平面位姿估计（Plane-based Pose Estimation,PPE）问题。PPE 问题的求解包含两类主要方法：
中国惯性技术学报 2020年4期2020-12-14
- 基于PLC的六自由度焊接机器人手臂设计与应用
节运动，完成手臂位姿控制的任意性，从而完成操作工作。关键词：焊接机器人;位姿;PLC中图分类号：TH112 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）13-0067-020 引言机器人技术的应用水平象征着制造能力的水平，是一个国家工业自动化水平的重要标志[1]。由于人机协作机器人所具有的感知能力、友好性、操作指向性强、轻量化等特点，被逐渐地运用到企业实际的生活生产中[2]。本文主要对焊接机器人手臂工作原理和PLC控制系统进行分析，保证本机构完
中国科技纵横 2020年13期2020-12-11
- 基于多传感器融合的叉车型AGV定位技术研究
到点云之间的相对位姿。针对点云配准，有以下方法。迭代最近点(iterative closest point，ICP)算法[3]根据两帧点云之间的对应点对关系，求解旋转矩阵与平移矩阵；Andrea Censi在ICP算法的基础上进行改进，提出PL-ICP算法[4]；Biber提出正态分布变换(normal distributions transform，NDT)算法[5]，求解点云之间的相对位姿；Jinliang Li[6]采用扩展卡尔曼滤波对机器人的编码器
自动化仪表 2020年9期2020-11-12
- 基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制研究
导向系统的掘进机位姿自动测量方法。杨文娟等[8]提出了一种基于激光束和红外光斑特征的悬臂式掘进机机身及截割头位姿视觉测量系统。田原[9]建立了掘进机惯性定位系统，将PHINS惯性导航系统用于掘进机自动定位，利用零速修正法提高其定位精度。吴淼等[10]提出了一种基于空间交汇测量技术的掘进机自主位姿测量方法。张旭辉等[11]构建了虚拟设备及工作场景的模型，提出虚拟工作面的动态修正方法和设备的碰撞检测方法，实现了监测数据驱动下的虚拟交互式设备远程操控。朱伟等[1
工矿自动化 2020年9期2020-09-27
- 基于Rodrigues参数交互模型航天器相对位姿测量技术
我国对航天器相对位姿测量研究越来越多，航天器的相对位姿测量结果对于航天器的运行和一些实验结果有着十分重要的影响，即使相差一毫米，都会对航天器运行结果造成严重影响，所以加强对航天器相对位姿测量研究，减少误差，增加航天器相对位姿测量的实时性和精度是当前研究的重要问题[1]。传统的航天器相对位姿测量方法是视觉欧拉角法航天器相对位姿测量法，该方法需要进行大量的三角运算，其中涉及到的其他辅助领域的计算也十分多，如果其中一个步骤的数据出现偏差，整个测量结果就会出现误差
计算机测量与控制 2020年9期2020-09-26
- 基于Elman神经网络的Stewart平台位姿正解①
个最基本的问题:位姿正解和位姿反解.位姿反解即Stewart 的运动学反解是已知求解平台的位姿,即已知3 个线性坐标X、Y、Z 和3个旋转坐标参量 α、β、γ[1],求解平台的6 个支腿长度.位姿正解即Stewart 的运动学正解则是已知平台的6 个支腿长度求解平台位姿.对Stewart 平台来说,运动学反解的求解较容易求得,而运动学正解的求解比较困难[2].位姿正解的求解对于Stewart 平台空间分析、机构设计以及机构在故障中恢复均有重要作用[3],因
计算机系统应用 2020年9期2020-09-22
- 机器人钣金折弯系统仿真平台设计*
弯操作任务的目标位姿数学模型,生成折弯任务下机器人末端的目标位姿。1 仿真平台构建方案笔者设计构建机器人钣金折弯仿真平台,旨在构建机器人钣金折弯加工仿真环境,解析计算机器人执行不同加工任务时末端目标位姿,实现机器人执行各加工任务下的三维运动仿真。仿真平台的工作流程如图1所示。图1 仿真平台工作流程图仿真平台具体工作流程为:(1)仿真环境构建模块主要实现三维仿真环境中,不同工作单元模型的参数化导入以及局部坐标系的建立;(2)机器人运动仿真模块主要实现机器人的
机电工程 2020年8期2020-08-21
- 基于无量纲化辨识雅可比矩阵选取测量位姿的Stewart并联机构运动学标定
常包括误差模型、位姿测量、参数辨识和误差补偿四个环节[4]。误差模型的研究主要包括误差参数的选择和基于机构运动学、智能算法等模型的建立等。位姿测量主要包括测量工具的选择和测量位姿的选择等。参数辨识主要研究基于最小二乘法、牛顿迭代算法及智能算法的误差参数求解。误差补偿包括对运动学模型的补偿和对控制系统的补偿。Gao等[5]建立了Stewart平台基于运动学模型的误差模型，并采用激光跟踪器LTD5OO进行位姿测量。Li等[6]采用双球棒(DBB)和三轴千分尺测
光学精密工程 2020年7期2020-08-05
- 基于位置依赖的密集融合的6D位姿估计方法
于RGBD的6D位姿估计方法的一个关键问题是如何进行彩色特征信息和深度特征信息的融合。先前的工作采用密集融合的方法，主要关注的是局部特征和全连接层提取的全局特征，忽略了远距离像素间的位置依赖关系。文章提出通过捕获像素间的位置关系，并将其与彩色特征图和几何特征图进行密集融合，最后逐像素预测物体的6D位姿。实验结果表明，该文的方法相比其他方法在YCB-Video数据集上获得更优的结果。关键词：6D位姿估计;弱纹理;RGB-D;密集融合中图分类号：TP751
现代信息科技 2020年22期2020-06-24
- 船舶清理机器人定位基准位姿测量技术研究
人工作时定位基准位姿的测量精度又是盐巴清理机器人研发需解决的关键技术。机器人定位基准位姿测量在国内外已经进行了大量的研究，在20 世纪80 年代就有学者将数学模型应用到了机器人定位基准位姿测量中，通过在空间平面内选取四个以上已知特征点，根据每一个特征点的选取，计算出摄像机图像平面与空间平面之间的单应性矩阵，来推算空间平面内的机器人定位基准位姿信息[2]；国内对于机器人定位基准位姿测量的研究起步较晚，但是在科研人员的努力和国家的大力支持下，机器人定位基准位姿
浙江海洋大学学报(自然科学版) 2020年5期2020-06-19
- 基于微分法串联机器人的误差敏感度分析
多研究只关注末端位姿误差的分析,先分析单个类型运动学变量对末端的影响,再把所有类型运动学变量对末端位姿的影响进行线性叠加.但在研究影响串联机器人手腕位姿的误差中,发现其主要误差还包括非标机械零部件的加工精度误差、各部分装配间隙误差和标准件的精度误差,以及温度变化、动负载等作用使得机器人杆件产生的柔性变形.此外,传动误差和控制系统误差(控制算法本身的缺陷)也使得误差分析模型显得非常复杂和缺少规律可循[3].显然这类分析方法忽视了运动学几何参数的综合作用对末端
江苏大学学报（自然科学版） 2020年3期2020-06-17
- 基于视觉与IMU融合的机器人位姿修正方法研究
的智能控制建立在位姿修正的基础上，采用空间三维位姿参数分析方法进行双足机器人的远程遥控控制，能够提高机器人的自适应控制能力。由于在对双足机器人进行自动化控制过程中，容易受到机器的环境因素的干扰，导致双足机器人的位姿修正效果并不好[2]。为了提高双足机器人的位姿修正效果，本文提出基于视觉与IMU融合的机器人位姿修正方法。构建机器人位姿参数分布模型，利用视觉与IMU融合方法进行自主遥控双足机器人的结构参数辨识模型构建和位姿修正，最后进行仿真测试，展示了本文方法
黑龙江工业学院学报(综合版) 2020年3期2020-05-31
- 基于机器视觉的货车位姿调整系统设计
人工停车难度大，位姿调整损耗时间长，大大降低了自动化撞车的效率。基于国外码垛机器人的应用经验，徐东等人[2]研究开发了一套适用于集装箱的自动装车系统，该方案利用视觉系统测量车厢体内部长宽高等尺寸数据。为了配合自动装车设备工作，方便货车位姿的调整，陈显龙等人[3]设计了一套激光雷达测量车厢尺寸的方案。车厢测量系统由2个激光雷达组成，分别测量货车的宽度、高度，以及车厢长度信息。以啤酒行业为背景，在2017年，中国人均啤酒消费量达到34升/年，远超世界平均水平[
智能计算机与应用 2020年2期2020-04-29
- 基于运动过程还原法的液压支架巡检机器人位姿检测
进程中，液压支架位姿和直线度的正确性是保证工作面能够自动连续推进的关键[3-4]。只有保证液压支架排成直线，才能把与之互为支点进行推拉前进的刮板输送机推直，然后才能保证以刮板输送机为运行轨道的采煤机走直线，从而把煤壁切直[5]。单个支架位姿不仅反映了整个支架群直线度，还部分反映了工作面地板地质情况和顶部来压情况。因此，国内外许多学者积极研究工作面的直线度检测和控制问题[6]，有些学者以刮板输送机为主要研究对象[7-9]，有些学者以液压支架为主要研究对象[1
太原理工大学学报 2020年2期2020-03-13
- 基于三坐标测量机的机器人位姿精度检测方法
手术工具切入点的位姿（位置和姿态），然后通过导航器测量出机器人末端手术工具当前位姿与规划位姿的相对关系，再将机器人运动到规划位姿，以实现手术的高精度定位[5]。在这一过程中，导航规划的相对位姿与机器人实际运动相对位姿的一致程度以及机器人多次运动相对位姿的离散程度，即位姿距离准确度与重复性[6]，决定了机器人定位精度的高低[7-8]。因而检测机器人的位姿距离准确度与重复性，就可以判断机器人是否满足这种以定位为主的手术场合的需求。关于机器人位姿距离精度检测，国
计算机工程与应用 2020年5期2020-03-11
- 双足机器人避开奇异位姿补偿研究*
1～3]，而奇异位姿将引起双足机器人跌倒导致行走失败，在双足机器人的行走控制算法中，避开奇异位姿是机器人行走控制研究的重点之一。奇异位姿是双足机器人行走过程中，位置雅可比矩阵行列式为零或趋近零引起的。所以，机器人的行走控制中，雅可比矩阵(Jacobian matrix)起着重要作用，位置雅可比矩阵是各关节角矢量的微分运动量，与末端执行器广义位置矢量的微分运动量之间的映射矩阵[4,5]。机器人的运动控制中除位置雅可比矩阵外，还有速度雅可比矩阵、力矩雅可比矩阵
传感器与微系统 2019年12期2019-12-24
- 曲柄摇杆机构的动力学仿真
。对从动件摇杆的位姿等动力参数进行简单的分析。关键词：运动学仿真;位姿;几何模型DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.16.217现有的对曲柄摇杆机构的优化，大多是将基础优化和动力学独立处理。本论文将基于MATLAB的对曲柄摇杆机构的基础优化与动力学分析，使用Adams和SolidWorks对机构的几何模型进行动力学方面的初步仿真。从而提升并验证二维曲柄摇杆机构的综合机能。1 数学模型的建立一曲柄摇杆机构，曲柄杆长参数定为1
山东工业技术 2019年16期2019-07-19
- 优化ORB 特征的视觉SLAM
的方法估计相机的位姿变化，筛选关键帧，并进行闭环检测，得到全局优化位姿，拼接点云形成地图。2 ORB特征研究对图像提取关键点以及跟踪，依据跟踪到的的特征点的变化，用于估计相机的位姿变化。目前常用的特征点提取算法有SIFT 算法、SUFT 算法、ORB 算法三种。SIFT 算法和SURF 算法在提取特征点时计算量大，影响系统的实时性，现在通常使用ORB 算法提取图像特征，ORB 算法可以快速的提取特征。使用ORB 算法提取关键特征，但由于提取ORB 特征的过
电子技术与软件工程 2019年6期2019-04-26
- 基于改进ICP算法和CAD模型库的单目视觉位姿测量
09)基于视觉的位姿测量在工业自动化中应用广泛,由于人们对机器人系统的智能化需求不断提高,而位姿测量是实现机器人灵活有效运动的前提,故其精确度和实时性成为研究热点．目前,基于单目视觉的位姿测量方法主要分为基于物体表面特征和基于模板匹配两类．基于物体表面特征的方法通常使用点、线、圆等几何特征进行匹配,有时须人为设定特征点．Loncomilla 等[1]通过识别对象局部不变特征的方法总结出机器人视觉中用于对象识别的系统．Liu等[2]对工件上的几个特征点进行定
扬州大学学报（自然科学版） 2019年1期2019-04-16
- 基于改进时空特征的三维人体位姿估计方法
序列中的三维人体位姿还原依然是一个极具挑战的问题[1]。针对该问题的研究，已经有一些研究成果。如OuYang等[2]提出的单目三维位姿估计方法，是一种帧对帧的回归跟踪，但由于场景中其它人或物体的干扰和遮挡，该方法容易失效。为此，出现一些致力于通过探测进行位姿跟踪估计的方法，即探测每帧中或多或少的独立人体位姿，然后将各帧中的位姿联系起来[3,4]，这类方法在一定程度上提高独立帧计算的鲁棒性。Zhou等[5]研究将二维HOG特征的核基回归到三维位姿的方法。通过
计算机工程与设计 2018年11期2018-11-17
- 高精度视觉位姿测量技术
基于视觉的目标位姿（位置和姿态）测量是光电精密测量技术领域重点研究的前沿方向，在空间操作、工业制造、机器人导航等领域扮演着举足轻重的角色。尤其在空间领域中，目标位姿的准确测量是直接关系到空间任务成功与否的一项重要工作。当前针对合作目标的位姿测量技术已经比较成熟，广泛应用于工业、医疗以及航天领域中。然而，由于大多数目标缺乏合作目标的先验信息，使得对这些没有合作信息的目标进行位姿测量极具挑战。在国家自然基金和中国科学院青年创新促进会的支持下，针对任意不具有合作
传感器世界 2018年6期2018-11-16
- 基于位姿反馈的三臂空间机器人抓捕轨迹规划
作、单臂稳定基座位姿的方案时，2个机械臂完成协同抓捕的任务，1个机械臂实现基座位姿稳定［6］。基于运动学特征方程求解关节运动轨迹是机器人连续路径规划的基本方法，但运动学或动力学奇异是机械臂的固有特性，在奇异点附近，采用雅可比矩阵直接求逆会造成关节角速度突变而导致控制不可实现。目前，已有学者提出回避奇异的方法来保证奇异点附近关节角速度的连续性和有限性，比如阻尼最小方差法［7］、选择性最小阻尼方差法［8］、“奇异分离+阻尼倒数”方法［9］、“奇异转化+阻尼倒数
中国机械工程 2018年20期2018-11-09
- 梯度下降法在双目视觉导航中的一个运用
须知道自己的实时位姿与正确位姿的相对偏差。由于快递小车的运行路线固定，我们可以事先人为控制让安装有双目摄像头的小车沿着正确的道路行走一遍，双目摄像头相对小车位置固定，并对前进路线环境进行拍摄，我们每一帧将有两张照片，左摄像头及右摄像头所拍摄的照片，我们对两张照片进行特征点匹配，本文选用的是SIFT特征点匹配方式，并将匹配上的特征点的特征向量及其在小车坐标系（一般选小车的中心点或者小车的某个顶点作为小车坐标系的原点，小车的正前基线、水平基线、竖直方向基线分别
电子世界 2018年16期2018-08-31
- 一种多旋翼无人机及相机位姿控制平台设计
调整无人机和相机位姿不仅效率低而且准确度低，因此对自动控制无人机和相机位姿进行航拍的研究很有意义。国内外学者也对此项技术进行了研究并有部分应用。国内华南理工大学的余宝意等人[2]根据机载芯片反馈数据利用PC机键盘手动调整云台相机角度到目标区域，这种方法包含人为操作，相机角度定位准确度低。西北工业大学的张治生等人[3]开发了一款地面站平台控制台软件，具备数据接收、显示、存储、回放等功能，但只是作为飞行过程中无人机位姿等参数的接收端，缺少给无人机发送数据的能力
机械制造与自动化 2018年4期2018-08-21
- 三维目标位姿跟踪与模型修正
高效、稳定的目标位姿跟踪技术对于诸多应用领域具有重要意义，如空间应用(交会对接、在轨服务等)、无人机应用(自主降落等)、机器人应用(抓取、装配等)等。基于视觉的位姿跟踪方法具有精度高、自主性强等优势，已成为上述应用中近距离阶段的主要位姿测量手段。基于图像的精密位姿跟踪方法涵盖目标特征提取、参数优化求解等，属于摄影测量与计算机视觉、数字图像处理交叉的摄像测量或图像测量范畴[1]。研究人员将目标固有的纹理、几何特征用于对位姿参数的精密测量，基本思路是通过建立目
测绘学报 2018年6期2018-06-25
- 基于单目视觉的工件位姿六自由度测量方法研究
方面，对不同工件位姿的测量是关键。与传统的位姿测量技术，诸如使用陀螺仪，或者多激光传感器配合等的位姿测量技术相比，视觉系统具有结构简单、测量范围广、灵活性高等优点，有良好的发展前景。2 目标工件图像识别2.1 位姿的测量在Windows中，利用QT软件和OpenGL库直接绘制出仿真图像，为仿真零件加入不同光照，以一定的视角生成二维场景图像，然后将生成的二维场景图像导入MATLAB，同时生成2D边缘图像作为目标物的模板，并记录此二维场景图像的视角信息，即虚拟
科技与创新 2018年12期2018-06-22
- 基于自适应子模式流形学习的三维工件位姿估计方法
形学习的三维工件位姿估计方法李 林1，魏新华1，沈宝国1，2（1.江苏大学农业装备工程学院，江苏镇江212013；2.江苏航空职业技术学院航空工程学院，江苏镇江212134）为了实现复杂工业环境中单目视觉三维工件的实时精确定位，提出了一种基于自适应子模式流形学习（SP-IVP）的三维工件位姿估计方法.给出了通过非线性降维框架和重构高维空间的流形构建方法，获得最优保持本质变量连续性的低维特征子空间；实现了基于该流形构建方法的工件位姿估计；进而给出了自适应子模
江苏大学学报（自然科学版） 2018年1期2018-01-07
- 随机蕨编码在三维重建中的应用
似关键帧进行相机位姿估计失败后的重新定位，通过与程序集成框架InfiniTAM相结合，增大重建范围。采用RGB-D SLAM验证数据集进行了对比实验。实验表明：提出的方法可以大大增加重建范围，在相机定位失败后有效地进行重新定位，同时减少了长时间重建产生的累积误差，使得三维重建的过程更加稳定，获得的相机位姿更加精确。随机蕨编码； 三维重建； 相机路径回环； 关键帧0 引 言三维重建技术一直是计算机视觉领域的研究热点，在人机交互、机器人导航控制、增强现实等方面
传感器与微系统 2017年12期2017-12-08
- 基于人工标志的单目视觉下无人机位姿估计
单目视觉下无人机位姿估计吴 妍，吴 芬，戚国庆（南京理工大学 江苏 南京 210094）就无人机的自定位问题，文中提出一种数字图像处理结合2D-3D场景重建的位姿估计算法。在已知人工标志世界坐标的前提下，对于单目视觉下机载非线性相机拍摄的单帧图像，利用图像处理技术为位姿解算提供特征点数据。位姿解算提供了一种改进的N点透视算法，该算法结合正交迭代算法，以N点透视算法计算的旋转矩阵值作为迭代算法初值，迭代得到最终估计结果。通过仿真实验和实物实验验证了算法的可行
电子设计工程 2017年12期2017-07-12
- 舱段自动装配位姿求解方法研究
74舱段自动装配位姿求解方法研究金贺荣1,2刘 达1,2于 斌1,2范秀斌3 1.燕山大学河北省并联机器人与机电系统实验室，秦皇岛，0660042.燕山大学先进锻压成型技术与科学教育部重点实验室，秦皇岛，0660043.北京星航机电装备有限公司，北京，100074在航天器自动化总装过程中需首先确定航天器舱段在装配空间内的准确位姿，为实现舱段位姿的快速精准求解，以圆柱体类航天器舱段结构为例，提出了一种矢量位姿求解法。通过在舱段的圆柱面上合理布设特征点，利用阻
中国机械工程 2017年1期2017-02-10
- 一种基于位姿反馈的工业机器人定位补偿方法
000一种基于位姿反馈的工业机器人定位补偿方法何庆稀1游震洲1孔向东21.温州职业技术学院，温州，3250002.温州大学瓯江学院，温州，325000为了提高工业机器人的绝对定位精度，提出了一种基于末端位姿闭环反馈的机器人精度补偿方法。该方法通过激光跟踪仪测量实时跟踪机器人末端靶标点的位置来监测机器人末端的位姿，并通过对靶标点的实际位置和理论位置进行匹配获得机器人末端的位姿偏差。工业机器人系统与激光跟踪测量系统通过局域网进行数据通信，并根据位姿偏差数据对
中国机械工程 2016年7期2016-08-16
- 磁悬浮球形主动关节转子位置与姿态检测研究
结构的电机.转子位姿检测是磁悬浮球形主动关节运行的重要环节，主要包括转子的位置检测和姿态检测.在球形主动关节上建立三维坐标系，提出转子位置和姿态的数学表达式，基于MEMS陀螺仪测量转子加速度和角速度，计算转子的姿态矩阵，得出转子的姿态角和球心的位置坐标.通过实验验证了转子位姿检测系统数学模型与位姿公式的正确性.关键词：磁悬浮球形感应电动机；位姿；位置检测；姿态检测球形主动关节可提供多个自由度，从而极大地简化了机构的复杂度，提高了定位精度和响应速度，同时还缩
徐州工程学院学报(自然科学版) 2016年1期2016-04-22
- 基于随机测量点的机翼精加工位姿计算方法
需要对机翼的空间位姿参数进行计算，以便指导机翼空间位姿的调整。文献[1-5]中，通过使用激光跟踪仪进行测量，获得部件上用于表达部件位姿的测量点的测量值，并结合这些测量点在产品理论姿态下的理论值，采用奇异分解法或最小二乘法，计算测量点与其理论值间平方和最小的转换关系，从而得到部件的空间位姿。这种方法已成功应用于机身的姿态计算，具有计算简单、精度高的特点，但由于这种方法在实际使用时，需要根据产品数模在产品上预先布置用于表达位姿的点，并对这些点在空间中的实际位置
航空制造技术 2015年6期2015-05-31
- 基于关键装配特性的大型零部件最佳装配位姿多目标优化算法
型零部件最佳装配位姿多目标优化算法朱绪胜， 郑联语*北京航空航天大学 机械工程及自动化学院， 北京 100191为了控制装配过程中的关键装配特性，以大尺寸测量技术为辅助，实现大型零部件最优位姿装配，提出基于关键装配特性的大型零部件最佳装配位姿多目标优化算法。该方法将测量辅助装配(MAA)中的关键环节——最佳装配位姿拟合问题分为两步：第1步利用基于奇异值分解的解析方法将测量坐标系与装配现场的全局坐标系进行精确的空间配准，减小了坐标系对齐的误差，并以参考点拟合
航空学报 2012年9期2012-11-16