基于海洋特色的自主智能系统教学案例库建设

针对现有自主智能系统课程案例库建设主题单一、与实际应用脱节、无法持续改进、缺乏特色等问题,分析控制工程专业学位研究生人才培养需求与本课程内容特点,以无人艇、水下航行器等海洋自主智能系统为课程特色,围绕感知与定位、决策与规划、协同与集群3类主题,提出基于海洋特色的自主智能系统综合案例库建设思路,介绍教学实践过程并说明实践成效。

基于DDPM的遥感建筑轮廓数据增强方法

针对现有真实场景遥感建筑轮廓数据集存在数据丰富度有限、复杂形状数据样本量少,影响模型性能等问题,文中提出一种基于扩散模型的有限遥感数据增强方法,对合成数据和真实数据进行训练,从而得到形状更加丰富的建筑物数据,扩充建筑物数据的多样性。首先,使用扩散模型DDPM对合成建筑数据和真实场景数据训练集进行训练,生成大量与真实数据分布更接近、形状更多样的数据;然后,使用基于Transformer改进的轮廓提取模型在合成数据集上进行预训练;最后,在真实数据集上进行建筑物轮廓提取。实验结果表明:使用预训练模型训练与未使用预训练模型相比,在交并比、顶点检测精确率、顶点检测召回率、顶点检测F1分数、角度预测精确率、角度预测召回率、角度预测F1分数上分别提升了1.7%、2.4%、2.5%、2.5%、7.3%、8.2%、7.7%,表明在大规模合成数据上预训练有助于提升建筑物轮廓提取模型在真实数据上的表现;同时使用1.2×10^(5)合成数据预训练比2.4×10^(4)合成数据预训练在上述指标上提升0.8%、0.9%、1.3%、1.1%、1.1%、0.7%、0.9%,验证了预训练数据量增加对模型性能提升的有效性。

基于能量熵VMD最优分解与GRU循环神经网络的潮汐预测精度提升方法研究

为进一步提升潮汐预测精度,提高预测模型的多适应性,针对低频潮汐分潮智能化自适应提取困难、动态化处理分潮信息能力弱、单一预测模型对潮汐整体预测的局限性等问题,提出了一种基于能量熵的自适应最优变分模态分解VMD与门控循环单元神经网络GRU相结合的潮汐预测提升方法。首先,将潮汐数据归一化预处理,通过VMD对潮汐数据完成自适应变分模态分解,并根据不同分解层模态分量的能量熵判定最优分解层数,最后将最优分量标准化后经GRU单独预测合成,通过反归一化形成最终预测数据。经验证分析,在潮汐预测方面,GRU模型比LSTM、BiLSTM模型性能更优,均方根误差分别提升了53%和96.8%,而本文方法与单一GRU模型相比,均方根误差再次提升了81.3%,预测精度提升效果更加明显,对于潮汐分析与预测具有较高的推广应用价值。

基于单目视觉的机器人标定方法

为了辨识出机器人模型的准确参数,提出一种利用单目视觉标定机器人的方法。将摄像机安装在机器人或其延长杆上,使其随机器人转轴转动并拍摄固定的平面点靶标,利用基于径向排列约束(Radial-alignment-constraint,RAC)的标定法对摄像机进行标定并求出摄像机光心在世界坐标系中的坐标。利用得到的光心的坐标,即可获得关节轴线在世界坐标系下的轴线方程。建立机器人运动学模型,利用关节轴线方程得到了模型的准确几何参数。试验结果表明,此方法具有较高的精度,且该方法标定过程简单,便于实际应用。

线结构光测量数据的自动拼合方法

提出了一种由三坐标测量机、线结构光测头和回转工作台构成的四轴扫描测量系统。在该系统中使回转工作台相对于测量机的工作台倾斜一定角度放置,在一次装夹下可测量物体的四周和顶部。为了将多角度下测量的数据拼合在一起,建立了数据自动拼合的数学模型,提出了转台轴线方向检测装置和检测方法,以此为基础对自动拼合模型进行简化并求出其中的未知参数。对多片数据的拼合精度进行了测试和分析,对一典型样件进行测量。结果表明,该方法能在一次装夹下完整测量结构复杂的形体,测量数据的拼合具有很高的精度。

光笔式单目视觉测量系统的关键技术

为了对机械加工部件进行高精度、大尺寸、三维立体空间的现场实时测量,建立了光笔式单目视觉测量系统。对该系统中的新型光笔工艺、算法转换模型、摄像机焦距的优化、光笔笔尖位置的标定进行了研究。首先提出了一种利用光刻工艺设计制作的新型光笔,其次,基于近景摄影测量学中的单像空间后方交会原理,建立了一种新的光笔坐标系与摄像机坐标系之间的转换模型,通过最小二乘平差法循环迭代求解最优的单像空间外方位元素,从而确定了转换模型基本参数。最后,分析了摄像机焦距对光笔式单目视觉测量系统结果的影响,并提出了一种确定相对准确焦距和光笔测头在光笔坐标系下的位置的方法。实验结果表明:摄像机坐标系下x轴、y轴、z轴方向的稳定性误差分别为0.042、0.048、0.066 mm;测量最大误差为0.173 mm,较大程度上满足了光笔式单目测量系统稳定性强和精度高的要求。

逆向工程中三维点云数据精确拼接方法

提出一种基于曲面拟合的精确拼接ICP算法——双向插补点到面ICP算法。对经过粗拼接大致对准到同一坐标系下的两片点云,首先对其重叠区域进行B样条曲面拟合,使用插补出的点确立初始对应点集;使用"辅助点对"约束并结合曲率约束去除错误对应点对。该方法将刚性运动一致性与几何特征不变性相结合以提高确立对应点集的正确率;对最终确立的对应点集,使用最小二乘法进行坐标变换迭代求解。应用实例表明,该方法实现了较高的拼接精度,便于实际应用。

基于PH10回转体的非接触测量系统建模与标定

提出一种由三坐标测量机、PH10回转体和激光三角测头组成的自由曲面非接触测量系统 .为了将激光测头的测量值转换为测量机机器坐标系下的三维坐标值 ,建立了测量系统的几何模型 .利用测头等效法对几何模型进行标定 ,求出其中的未知矩阵 .利用迭代标定法消除了标定误差 ,使标定结果趋近于理想值 .

光条亮度对线结构光测量精度的影响

光条中心的提取精度直接影响线结构光传感器最后的测量精度,而光条亮度是影响提取精度的主要因素。提出了光条中心提取精度的评价方法,通过实验获得光条亮度与光条中心提取精度之间的关系曲线;为了在实际测量中能获得最佳光条亮度(对应最高的提取精度)设计了基于D/A转换的光条亮度自适应调节电路。实验结果表明:光条过暗或过亮都会使线结构光传感器的测量精度降低,在测量不同颜色的表面时通过光条亮度的自适应调节均可获得最高的提取精度。

光笔式双摄像机三维坐标视觉测量系统

基于双目立体视觉的系统模型,设计了一种新型的光笔,提出了基于该光笔的匹配算法。由于光笔在测量时可以出现任何姿态,必须对两摄像机像面上所成图像中的8个发光点进行匹配,才能代入摄像机模型计算出8个发光点在左摄像机坐标系下的三维坐标,通过建立8个共面发光点所在的平面坐标系与左摄像机坐标系的线性关系求得测头中心的三维坐标。实验结果表明,系统在5 m范围内的空间长度测量精度达到0.159 mm,基本满足大尺寸工件的现场检测需求。

基于双目立体视觉的光笔式三坐标测量系统

提出了一种基于双目立体视觉系统的光笔式三坐标测量系统。该系统基于接触式测量方式,以带点光源的光笔作为接触测量工具。首先,对摄像机进行了高精度的标定,建立了双目立体视觉系统模型;其次,通过左右摄像机拍摄的二维图像,将两幅图像中的点进行匹配,获得光笔上的LED光斑中心三维坐标;然后,由一系列LED光斑中心的三维坐标拟合直线,从直线上得到笔尖的三维坐标。实验结果表明,该方法实现了对物体的接触式测量,具有结构简单、成本低的优点,并且具有较高的精度。

基于B样条迭代法的激光光条噪声去除技术研究

在基于线结构光的视觉测量系统中,激光光条中心的提取精度是影响系统最后精度的关键因素。目前常用的光条中心提取方法都没有去除光条上的干扰噪声,在分析现有方法的基础上提出了一种利用B样条迭代去除光条噪声的方法。以光条上的点作为控制顶点拟合B样条曲线,在同一位置下用B样条曲线上的点取代噪声点,这样反复修改噪声点的位置使其逐渐逼近实际曲线,从而达到去除噪声的目的。利用重心法提取去噪后光条的中心,着重分析了参与运算的像素的取值范围。通过对比实验证明该方法的提取精度远高于其它方法,从而验证了去除噪声的有效性。

基于Lamé曲线的Delta并联机器人拾放操作轨迹的优化与试验验证

提出了高速Delta并联机器人拾放操作轨迹的一种实现及优化的方法。在笛卡儿空间中利用Lamé曲线平滑竖直运动与水平运动之间的直角过渡部分,确定运动轨迹形状。用高阶多项式运动特性对一维曲线弧位移进行三维规划,获得运动轨迹插补点的位置、速度和加速度信息。通过Delta机器人运动学模型和动力学模型将笛卡儿空间内的轨迹信息映射到机器人关节空间,以关节电动机的近似输出能量函数为目标优化Lamé曲线的参数。在试验样机平台上进行测试,测量不同Lamé曲线参数的运动轨迹在运动停止后机构残余振动的情况,通过比较验证了参数优化后的轨迹具有良好的实际性能,能够获得满足实践要求的轨迹曲线。

三维点云数据拼接中ICP及其改进算法综述

ICP算法是三维点云数据精确拼接过程中的主流算法。文章对目前国内外ICP及其各种改进算法的发展现状进行了系统地分析与研究。将ICP算法分为4个主要阶段:(1)对原始点云数据进行采样;(2)确定初始对应点集;(3)去除错误对应点对;(4)坐标变换的求解。分别对各个阶段中典型方法的基本思想和关键技术进行了分类与分析,并在精度与效率等方面对这些算法进行了比较。最后对目前算法研究中的难点问题及未来的研究重点进行了展望。

回转式激光线扫描测量仪

提出一种基于线结构光的回转式视觉测量系统 .首先介绍系统的组成和工作原理 ,建立了线结构光测头的数学模型 ,并用该系统对测头进行标定 ;然后确定转台的回转中心 ,实现了将测头二维测量值向被测物体三维坐标的转换 ;最后 ,给出了实际测量结果 .此系统能一次性完整测量任意工件的外表面 ,测量精度优于 0 .0 7mm.

平面标定靶标标记点的圆心提取

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵CA*,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵CB*的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1～1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过实验证明了本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。

基于共面法的视觉传感器的标定方法

提出了一种基于平面网格靶标的视觉传感器的标定方法。首先利用平面网格靶标来获取标定点,同时利用交比不变原理不断修正镜头的畸变参数,从而提高了标定点的精度,然后根据这些标定点利用RAC算法对视觉传感器的内外参数进行标定。试验结果表明,基于共面法的视觉传感器的标定方法操作简便,切实可行,具有较高的精度。

线结构光测头外参数的精确标定方法

为了利用线结构光测头实现三维扫描测量,首先建立了将线结构光测头的二维测量数据转换为三维数据的变换矩阵;通过测量标准球确定球面上两圆弧之间的距离与测量机扫描轴的移动距离之间存在线性关系,使得线结构光测头能测量空间一固定点(标准球球心),从而确定了求解变换矩阵的“共轭对”;最后提出搜索寻优法,将3个旋转角度值在设定范围内以微小步长递增,利用每组具体角度将测量标准球的二维数据转换为三维数据并拟合球,以离散点到拟合球面的距离之和最小为寻优条件,与之相对应的三个旋转角为寻优目标。该方法标定过程简单,便于实际应用,试验结果表明,变换矩阵的求解具有很高的精度。

一种基于线结构光的五轴扫描测量系统

提出了一种由线结构光测头、三坐标测量机和两个数控回转工作台组成的五轴线结构光扫描测量系统。该系统通过两个回转工作台带动被测物体旋转,使线结构光测头能够测量到物体四周和顶部的各个区域。为了把从不同角度测量的数据拼合到一起,建立了数据自动拼接的数学模型,并通过测量标准球实现了对系统的标定。实验结果表明,该系统能在一次装夹下完成对复杂物体的完整测量,测量数据能自动拼合在一起,拼接精度达到了0.008mm。

结构光内参数和机器人手眼关系的同时标定

为实现对复杂工件的快速在线测量,构建了基于结构光的机器人视觉测量系统,提出一种该系统中结构光测头内参数和手眼关系同时标定的方法。标定时,在机器人工作空间内固定一个平面靶标作为参考物,精确控制机器人末端带动结构光测头做平移运动和变位姿运动,获取不同位姿下的靶标图像。通过平移运动,同时标定结构光测头内参数和手眼关系中的旋转矩阵;通过变位姿运动,同时标定摄像机内参数和手眼关系中的平移向量。考虑到旋转矩阵和平移向量分离标定会存在误差累积,采用非线性优化方法对手眼关系做进一步优化。对标准球及工件进行扫描测量实验,实验结果表明该标定方法简单高效,能保证测量系统具有较高的测量精度,适用于工业现场。