Vision based terrain reconstruction for planet rover using a special binocular bundle adjustment

This paper presents a pure vision based technique for 3D reconstruction of planet terrain. The reconstruction accuracy depends ultimately on an optimization technique known as 'bundle adjustment'. In vision techniques, the translation is only known up to a scale factor, and a single scale factor is assumed for the whole sequence of images if only one camera is used. If an extra camera is available, stereo vision based reconstruction can be obtained by binocular views. If the baseline of the stereo setup is known, the scale factor problem is solved. We found that direct application of classical bundle adjustment on the constraints inherent between the binocular views has not been tested. Our method incorporated this constraint into the conventional bundle adjustment method. This special binocular bundle adjustment has been performed on image sequences similar to planet terrain circumstances. Experimental results show that our special method enhances not only the localization accuracy, but also the terrain mapping quality.

一种基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法

针对双目鱼眼系统畸变偏大导致标定误差较大的问题,文中提出了基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法。通过灰度质心法获取标定板的特征点(圆心)坐标并进行排序;基于Kannala鱼眼相机模型和张正友标定法对双目鱼眼系统进行标定,获取系统内外参数及畸变参数;将得到的初始标定参数与特征点的三维空间坐标作为待优化集合,利用光束平差法结合LM法和雅可比稀疏矩阵对该集合进行迭代优化,使得双目鱼眼系统的重投影误差最小。实验表明:相比于传统的双目鱼眼系统标定方法,提出方法的重投影误差减小了52.64%。

大视场双目立体视觉柔性标定

为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量,提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法,该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离,标定内部参数时,只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态,对标靶上的编码标志点进行识别,根据标靶上编码标志点信息,建立各姿态下视图的对应关系,粗略计算标志点的初始三维坐标;建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数,采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标;最后,建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数,优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明:当测量空间为1 200mm×1 000mm×1 000mm时,立体视觉系统的测量精度优于0.1mm,满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。

基于双目立体视觉的手持式光笔三坐标测量系统

提出了一种基于双目立体视觉系统的手持式光笔三坐标测量系统。该系统的关键技术包含相机标定、光笔上粘贴的标志点标定和测头自标定技术。该系统的手持式光笔结构简单,对标志点和测头的结构分布没有特殊要求。实验结果表明,该系统实现了对物体的接触式测量,系统精度稳定可靠。

基于双目光束法平差的机器人定位与地形拼接

为了实现自主移动机器人完成复杂智能任务,如路径规划和避障等,针对移动机器人在复杂未知环境中精确定位并对周围环境进行致密地形构建问题,提出一种基于双目光束法平差的机器人定位与致密地形拼接算法.利用安装在移动机器人上的立体相机获取图像序列,跟踪前后帧图像序列中的对应特征点,基于双目光束法平差优化(BBA)精确估计机器人位置姿态.对左右相机采集图像对进行立体匹配获取致密三维地形信息,结合定位时获取的旋转平移姿态,实现了地形的构建与拼接.实验结果表明,该算法具有较好的实时性和鲁棒性.

机械臂双目视觉系统内外参高精度标定

在空间站机械臂中,双目视觉系统作为其重要组成部分,能够引导机械臂自主完成对目标的定位和捕获。内外参标定技术是双目相机高精度获取合作目标位置、方向等运动信息进而进行三维重建的首要前提和重要保障。文中提出了一种基于光束法平差算法的双目视觉系统内外参标定技术,采用三维靶标场作为标定目标,并将高精度测角设备经纬仪作为精测基准,通过坐标转换解算分步得到相机的内、外参数。实验表明,该方法标定的相机内参重投影误差小于0.5个像元,外参测试误差为±0.19 mm,有较高的测试精度和鲁棒性,为机械臂实施视觉闭环自主捕获合作目标提供可靠依据。

基于光束法平差的飞机三维姿态测量方法研究

针对工程中经常需要面对的飞机三维姿态测量问题，提出使用双目交会法摄像测量，在机体上设置多个特征点，得到初步测量数据后，采用光束法平差对测量结果进行数据处理，以得到测量结果的最可信赖值。

实时动态GPS_PPP在无人机光束法区域网平差中的应用

简要介绍了GPS精密单点定位(PPP)原理,给出了无电离层数学模型。将Levenberg-Marquardt(LM)算法应用于光束法区域网平差,利用IGS中心发布的Final、Rapid和RTS三种星历进行无人机光束法区域网平差,对比分析了三种星历下的摄站坐标及其光束法区域网平差的精度。实验表明,使用Rapid和Final星历计算摄站坐标的偏差在0.02 m以内,由其进行光束法区域网平差的结果几乎一致;使用RTS和Final星历计算摄站坐标的最大偏差可达0.70 m,但在四角布设地面控制点条件下的光束法区域网平差精度没有实质性差异。