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系统仿真学报 2016年第9期28卷 2267-2274页

作者：马瑾张国峰戴树岭曾锐北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

为了提高飞行模拟器运动系统的控制精度,针对电动Stewart六自由度运动平台,利用测量相对位姿的方法进行运动学误差分析和标定。根据Stewart平台结构特点,提出回转误差及回转补偿算法。由并联机构运动学方程和矢量闭环特性,建立Stewart... 详细信息

为了提高飞行模拟器运动系统的控制精度,针对电动Stewart六自由度运动平台,利用测量相对位姿的方法进行运动学误差分析和标定。根据Stewart平台结构特点,提出回转误差及回转补偿算法。由并联机构运动学方程和矢量闭环特性,建立Stewart平台运动学误差模型及优化标定算法。采用基于容错编码技术的标记块设计方案提高测量系统的稳定性,利用Basler工业级摄像机实现对上平台位姿跟踪与测量,获取上平台相对位姿,根据标定模型及优化算法辨识系统结构误差参数并补偿。最终测量数据与实验结果验证了标定算法的有效性,提高了Stewart平台控制精度。

关键词：运动学标定 Stewart平台误差建模视觉位姿

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基于视觉位姿的机器人测速系统

基于视觉位姿的机器人测速系统

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第三届中国智能计算大会

作者：吴勇郝矿荣丁永生张淑平东华大学信息科学与技术学院数字化纺织服装技术教育部工程研究中心

建立了一种基于视觉位姿的机器人视觉伺服系统,该系统通过检测目标的位姿状态,从而实时监控和跟踪运动目标,实现对运动目标的相对距离和瞬时速度的动态检测。本系统为双目视觉系统,采用遗传算法进行特征点匹配,最后通过三维重建和建立... 详细信息

建立了一种基于视觉位姿的机器人视觉伺服系统,该系统通过检测目标的位姿状态,从而实时监控和跟踪运动目标,实现对运动目标的相对距离和瞬时速度的动态检测。本系统为双目视觉系统,采用遗传算法进行特征点匹配,最后通过三维重建和建立速度模型,实现了对机器人动平台运动参数的动态检测,并给出测量精度及改进方法。

关键词：视觉位姿动态检测机器人

来源： cnki会议评论

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面向全天候的自主移动机器人环境感知系统的研究与实现

面向全天候的自主移动机器人环境感知系统的研究与实现

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作者：饶威志辽宁大学

学位级别：硕士

随着深度学习技术的不断发展,移动机器人也开始朝着更加智能化的方向发展,机器人的环境感知能力是自主移动机器人进行规划和决策的基础,其中同时定位与地图构建(simultaneous location and mapping,SLAM)正是机器人实现环境感知的关键技... 详细信息

随着深度学习技术的不断发展,移动机器人也开始朝着更加智能化的方向发展,机器人的环境感知能力是自主移动机器人进行规划和决策的基础,其中同时定位与地图构建(simultaneous location and mapping,SLAM)正是机器人实现环境感知的关键技术,即通过使用机器人所搭载的传感器采集到的数据,进行机器人位姿估计和地图构建。为了提高机器人面向全天候环境的感知能力,本文选取了相机和激光雷达结合的方案,同时还通过深度学习技术去增强相机对光照变化的适应能力。传统视觉SLAM中使用的人工设计的图像特征,在不同时刻、不同尺度对于同一物体提取的特征点位置大不相同,所以很难应用于复杂的环境中。然而,深度特征是在大量数据中提取到的更深层次的图像特征,相比于手工设计的特征具有更强的鲁棒性和泛化能力。因此,本文基于ROS(Robot Operating System)开发和设计了面向全天候的机器人环境感知系统,同时采用跨平台应用框架Qt进行可视化开发,通过对功能进行需求分析,设计了相关的功能模块以及系统总体框架。主要的研究内容如下:(1)本文选取HF-Net网络提取图像特征点,用以增强图像特征对于光照、季节和尺度等外部环境变化的适应能力。(2)本文采用双边最近邻匹配、距离阈值和RANSAC(Random Sample Consensus)算法等一系列误匹配剔除策略,用以保证特征匹配的准确度,从而提高了视觉位姿计算的准确性。(3)本文提出了一种图像特征点深度估计方法,使用激光雷达所探测到的深度值信息对图像特征点深度进行估计。(4)本文将上述所使用方法融入到传统视觉激光融合框架VLOAM(Visual-lidar Odometry and Mapping)中,实现了融合HF-Net、相机和激光雷达的环境感知系统。最后,通过实验及测试结果显示,本文针对机器人环境感知所遇到的问题提出的解决方案的有效性。

关键词：图像特征图像特征匹配视觉位姿环境感知

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