应用于室内的双目视觉定位算法

为了实现自主移动机器人在室内的精准定位,提出了一种对运动姿态求解过程进行优化且基于特征点匹配的双目视觉定位算法。首先,利用FAST算子提取左右相机采集图像的特征点,并通过BRIEF算子进行特征点匹配;然后,对前后帧图像中的特征点采用BRIEF算子进行特征跟踪,并通过RANSAC方法过滤掉误匹配的特征点;最后,对帧间运动估计求解位姿的过程进行了优化,通过满足匹配要求的间隔最大的两帧图像求解位姿,以减小帧间运动估计产生的累积误差。实验结果表明,在机器人运动缓慢的情况下,该算法有效地减小了帧间运动估计产生的累积误差,提高了定位精度,并基本实现了在室内的定位。     

基于单目视觉的移动机器人室内定位

阐述移动机器人定位技术在机器人技术中的重要性,提出在单目视觉的条件下实现对于移动机器人的定位,并在实际室内环境运用单目相机、智能小车以及halcon软件平台进行试验,先通过相机标定得到相机参数,再运用相机在实验现场实际采集图像,利用相机参数和采集到的图像信息来定位智能小车,得出了小车实际坐标位置,证明本文提出的方法有效。     

双目视觉定位在无人机电力巡检中的应用

为了降低电力巡检时的电磁干扰对无人机的影响,我们加入双目视觉定位系统,通过相邻帧间的图像序列解算出双目视觉传感器的姿态信息,通过平移矩阵的到无人机的姿态信息,从而实现稳定的导航与制导。     

双目立体视觉系统的分析

视觉系统是机器人最重要的一个传感器。它被机器人使用以获取关于世界的信息并且能够为机器人导航。双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的轮廓,并且可以很容易地确定机器人与在其附近的对象之间的距离。因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。本文讨论了双目立体视觉系统,它使机器人定位一个物体,确定其与物体的方向,并接近该物体。解决这一任务的主要步骤如下:把边缘检测结果应用于立体图像,然后解析边缘形式,本论文边缘的计算采用Hough变换;并使用三角计算导出机器人与物体之间的距离。最后,运用几何公式计算,确定物体的方向并最终完成接近物体的任务。     

基于车牌定位与双目立体视觉的车距测量

用两架相对位置固定的摄像机同时拍摄前方车辆的两幅图像,再用基于颜色的车牌定位技术定位出两图像中的车牌,取两矩形车牌的左上角点为一对匹配点,根据双目立体视觉原理,计算出与前车的距离。整个实验过程调用OpenCV库函数设计和实现,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于OpenCV的双目立体视觉测距

双目立体视觉测距原理就是利用两台摄像机从两个视点获取目标点在不同视角下形成的图像坐标,利用成像几何模型计算同名像点图像坐标偏差,来获取目标点的三维坐标,从而实现距离测量,它在高速公路安全车距测量上有着极大的应用前景。当前的测距技术有主动测距法和被动测距法,论文采用的是基于OpenCV的被动测距法,得到摄像机标定的参数和立体匹配的对应特征点后,该测距算法较容易实现。经过实验验证,该算法在一定测量范围内达到精度要求。     

视觉临场感遥控系统在移动机器人中的应用

移动机器人技术研究领域在现代科学技术中一直是多学科相互交叉相互渗透的前沿领域,对它的研究不仅具有深刻的理论价值,而且有广阔的应用前景。本文给出了一种室外智能移动机器人(又称自主陆地车辆)临场感遥控驾驶系统的框架,在此基础上结合这个系统的实际情况较为深入地在相关的领域对控制理论作了探讨。     

双目立体视觉的障碍物检测方法综述

智能车辆是智能交通系统研究的热点领域,开展智能车辆的障碍物检测技术研究,是车辆辅助驾驶及无人驾驶的关键技术之一。随着计算机硬件的快速发展,计算性能不断提高,一些新的算法或方法也不断被提出,而障碍物检测技术仍然是智能车辆研究的重点和难点。文章介绍了双目立体视觉相关的一些理论,对近年来的一些基于双目立体视觉的障碍物检测方法分析并进行综述。     

立体视觉技术在体绘制中的应用

直接体绘制算法可以准确表现出物体的内部信息,但由于其隐含表面绘制模式使得物体边界很难确定,通常很难获得层次清晰分明、空间感强的绘制效果。本文将直接体绘制技术和双目立体技术结合起来,提出基于立体视觉的体绘制方法,并对其中一些关键问题进行了讨论。     

室内视觉定位与导航综述

智能机器人若需要完成指定的室内任务或者探测未知的室内环境,其必须具备自主定位与导航能力,并能够合理的规划自身的前进路线等。室内视觉定位导航技术由此应运而生,并迅速成为计算机视觉和摄影测量的热点之一。本文总结了近些年比较流行的室内定位导航的方法,并对现行主流算法的效果进行了分析比较。     

一种基于双目立体视觉的体绘制方法

直接体绘制的隐含表面绘制模式使得物体边界很难确定,难以获得层次清晰分明,空间感强的绘制效果。本文提出了一种基于双目立体视觉的体绘制方法。首先在预处理阶段采用改进的Alvarez模型对CT数据进行降噪处理,平滑隐含等值面。然后采用双视点来模拟人类视觉对体数据进行绘制,生成图像。最后采用图像融合技术将获得的图像对生成色差式三维立体图像。该方法使图像保留体数据的全部空间几何信息,空间层次感大大加强。     

基于UWB的室内定位在体育场馆中的应用

利用物联网、可穿戴便携设备等新兴技术开发一款可对运动员进行精准定位并能够实时监测训练量和消耗量的监控管理系统,可大大提高训练过程中的训练有效性。本次项目是基于UWB技术,首先介绍了UWB在体育场馆中训练和比赛中用于室内定位上相比于其他技术的优势。接下来围绕UWB芯片DW1000进行室内定位和训练量和训练消耗量监测做了分析。经过测试及分析,验证了整套设计方案在进行室内定位和人体训练量监控上的可行性和稳定性,保障了教练员对运动员训练过程中的监控和指导。     

基于管道探测机器人的复用式双目视觉系统设计

随着管道运输的普及,管道探测机器人发展迅速。因为管道内部狭窄又恶劣的环境,所以传统管道探测机器人的视觉系统难以满足要求。本文提出并实现了基于管道探测机器人的复用式双目立体视觉系统,有效的解决了在管道这类恶劣探测环境下的图像获取与处理问题。实验结果表明:该系统能够准确的检测到管道中的漏孔、裂缝等安全隐患;同时又能使用视频切换技术,提取单目摄像头的图像数据,用于人工干预管道机器人的运动。     

WLAN室内定位技术在BIM模型中的应用探讨

随着无线通信技术的发展和数据处理能力的提高,基于位置的服务成为最具发展潜力的移动互联网业务之一。WLAN定位凭借其优势,受到越来越多的关注和应用。本文将讨论位置指纹的室内WLAN定位技术在BIM模型中的实际应用。     

计算机技术在立体视觉行人检测系统中的研究

智能汽车的核心技术是行人检测,而行人检测对行人安全、驾驶员具有重大意义,所以此项研究已经成为计算机视觉、智能车辆等领域的前沿研究课题。行人检测通常可分为感兴趣区分割、目标识别两阶段。基于距离的感兴趣区分割法鲁棒性很强,可以克服行人服饰、姿态与光照等因素的影响,由于需配置仪器如立体视觉测距、雷达等,经济成本高,算法也比较复杂。基于统计分类的目标识别法以提取行人图像特征为前提,然后通过统计学习法建立相应分类器(如Adaboost分类器、SVM分类器等)。该方法稳定性、通用性比较高,不过需要以寻找有效、稳定的目标属性或者特征为前提。随着时代发展,计算机技术的日新月异,测距手段以立体视觉的分割法所需的运算成本、经济成本会大大降低,因此基于立体视觉的ROIs分割技术将受到更多的关注,将运用立体视觉技术进行ROIs分割。由于轮廓曲线描述,受姿态、光线变化以及行人服饰等因素影响较小,边界是目标的分界线,是行人识别的重要特征。     

HHT在移动机器人传感器故障诊断中的应用

移动机器人传感器故障诊断是移动机器人故障诊断中的难点问题,本文运用GA-SVM对HHT算法进行优化,并将优化的HHT算法运用于机器人传感器的故障诊断,实验表明该算法可以有效地对机器人传感器的常见故障进行检测和识别。     

室内无线定位技术创新与应用

近年来室内位置服务的需求推进了多种室内定位技术的发展。目前的室内定位技术主要包括基于超声波、红外、RFID、超宽带、蓝牙、WLAN、地磁等载体途径的多种定位技术。各种定位技术具有不同的定位精度、应用载体和实施成本,可满足相应的场景定位需求。目前,商业地产、新零售、物流、智能制造、智慧城市等领域均出现大量应用案例。本文最后给出了北京客站定位导航系统的具体案例介绍。     

室内定位技术发展及应用研究

谈起定位,相信大家首先就会想到北斗、GPS等,在室外场合中的定位技术都十分成熟了,然而对于室内定位,由于建筑物的遮挡,GNSS信号功率会受到严重衰减,无法满足室内定位场景的需求。当前有许多室内定位技术,却没有一种像北斗、GPS等技术众人皆知了,本文主要分析了主流的室内定位技术的应用现状及其所发展面临的困难,同时比较了各种室内主流定位技术的异同。     

视觉符号在图书馆中的应用

图书馆的视觉符号正日益深刻地影响着人们的思想观念和行为方式,如何合理应用视觉符号值得图书馆界的思考,随着信息时代的到来,图书馆的视觉符号呈现新的趋势.     

视觉形象设计在上海世博会中的应用

上海世博会是一场精心策划的大型视觉文化活动,其中视觉形象的设计展现出了很高的水平。本文从上海世博会标志图形、吉祥物造型两个方面讲述视觉形象设计在上海世博会中的应用。