基于RGB⁃D数据耦合误差处理的CEP⁃SLAM

针对使用RGB-D相机的VSLAM中RGB-D数据存在耦合误差的问题、现有特征提取方法存在的边点误提取问题及恒速运动模型跟踪稳定性差的问题,基于ORB-SLAM2框架提出了CEP-SLAM算法。算法使用恒加速运动模型来设置待跟踪帧的初始位姿;使用优化后的位姿计算帧间视觉里程计并更新恒加速运动模型,结合RGB图与深度图的采集时间差估算位姿偏移,基于该位姿偏移构建对极几何约束,使用二分法查找特征点在深度图对应像素点的位置,对特征点深度进行调整,缓解了RGB-D数据耦合误差对VSLAM的影响;提出一种基于联合方法的关键帧边点剔除算法,通过利用特征点在深度图的邻域信息对待插入关键帧中存在的不良边点进行判断和剔除。使用本文提出的CEP-SLAM算法在TUM公共数据集上进行实验,结果表明本文算法较好地剔除了不良边点,与经典算法相比有更好的鲁棒性、跟踪稳定性和更高的定位精度。

基于深度相机和二维码的室内移动机器人定位技术

提出一种以ORB_SLAM2为基本框架、使用二维码辅助深度相机的室内移动机器人定位方法。针对现有的视觉SLAM在定位过程中出现的Z轴漂移现象,提出平面运动模型约束,以降低机器人定位结果中的Z轴累计误差;针对视觉SLAM在弱纹理环境中算法退化、容易跟踪失败等问题,在室内环境中张贴二维码并将其数学模型作为定位约束,以提高系统的准确性与鲁棒性。真实环境下的实验结果表明:相比原始算法,所提算法在Z轴精度上提高了42.95%;以ORB_SLAM3的定位结果为真值,所提算法的定位精度提高了4.11%,该算法在室内环境下具有定位优势。

基于运动矢量场的双迭代全局运动估计方法

提出了一种基于运动矢量场的双迭代全局运动估计方法,该方法用两个最小二乘迭代过程来去除局部运动区域对全局运动估计的干扰。第一个迭代使用一个递减的百分比阈值来排除局部运动区域;第二个迭代过程使用一个固定的绝对阈值来检测完整的全局运动区域并估计运动模型参数。实验结果表明双迭代法进行全局运动估计的结果更加准确和稳定。

一种绳牵引摄像机器人的运动控制策略与稳定性研究

绳牵引摄像机器人具有索单向受力、冗余驱动以及高速机动等特性,因而其稳定性问题的研究与解决是一个难题。现有的研究中,大多没有考虑摄像机器人的高速稳定运动特性及控制方法。为此,提出一种基于末端位置空间PD修正前馈控制规则保证摄像机器人的稳定运行。通过牛顿-欧拉法建立了末端执行器的动力学方程以及驱动系统的动力学模型;在此基础上得到了整个系统的动力学模型;在系统动力学模型的基础上,提出基于末端位置空间PD修正前馈控制规则的绳牵引摄像机器人跟踪控制策略,通过Lyapunov稳定性理论论证了控制策略的稳定性;通过数值算例说明了摄像机器人的稳定跟踪性能,并且验证了控制策略的有效性。

基于光学相机的植物表型测量系统与时序生长模型研究

为提高形态表型检测速率,满足形态表型测量的标准化需求,以拟南芥为例,提出一种测量植物三维形态特征的方法,并建立植物时序生长方程和可视化模型,构建了一套经济实用、面向拟南芥生长过程的形态表型测量机器视觉系统。通过光学相机采集拟南芥植株的二维图像序列,利用运动中恢复结构算法生成三维点云;设计一种彩色标板,基于彩色标板的坐标系标准化方法,提取拟南芥植株的点云并标准化坐标系。与传统人工接触式测量值相比,该系统交互测量的拟南芥叶片宽度、长度、主茎长度、叶片面积、叶片间夹角的平均相对误差分别为9.83%、10.10%、1.07%、4.09%和4.37%。利用该系统采集哥伦比亚野生型拟南芥生命周期内的形态表型信息,拟合其数学生长模型,并使用L-studio软件,将时序生长模型可视化表达。结果表明,植物固定、传感器移动的平台结构解决了传统传感器固定、植物移动方式导致的植物抖动从而影响三维重建效果的问题,可快速、准确、可靠地提取植物表型信息。基于彩色标板的点云坐标系标准化方法在每个单位时间都能够对拟南芥植物对象进行参数提取,与传统的人工接触式测量方法相比,效率高、速度快,可满足拟南芥的形态表型分析需要。

基于Gabor小波模型图象配准的计算视觉新方法

文章提出由两幅部分重叠图象估计物体平移、旋转和缩放新的计算视觉方法。该方法有以下特点：利用照明方向估计算子以获得摄象机旋转的起始估计；为检测局部表面曲率间断，利用Ｇａｂｏｒ小波模型定位特征点；平移及旋转的估计可公式化为线性问题；利用由粗到细的层级匹配能获得很好的结果。

视频GIS数据采集与处理

视频是一类天然的地理信息和场景地图,视频GIS是以处理、分析、表达和管理视频/地理视频数据为特征的GIS,能体现视频具有的定位、测量、3D建模、虚实融合等特征。从相机模型出发,分别从移动拍摄视频序列和固定拍摄视频序列角度,构建了视频图像空间和地理空间的互映射模型,解决了视频场景空间化问题。针对视频分析、建模和可视化的需求,论述了视频数据的处理技术,包括摄像机运动建模、前后景分离、视频增强和视频复原等技术,给出了相应的算法原理和实验结果。

摄像机旋转运动下的快速目标检测算法

论文提出了一种摄像机旋转运动下的快速目标检测算法。首先为图像的全局运动建立旋转参数模型,然后基于运动预测在相邻帧之间建立SIFT特征点对,利用RANSAC去除外点的影响,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,基于残差图像的更新策略实时更新特征点集,以适应背景的变化,最后使用帧差法获得运动目标。该算法不仅保持了SIFT本身的优越性能,而且极大地提高了检测速度。实验结果表明该算法可以实时准确的检测出运动目标。

空间相机地心距误差修正

为了修正时间延迟积分(TDI)CCD空间相机像移补偿计算中的地心距误差,减小其对像移速度相对误差的影响,推导出了星下点成像的像移速度计算模型。通过该模型分析了地心距误差对像移速度相对误差的影响。根据地心距误差的来源,分两步修正了地心距误差:采用WGS-84(World Geodetic System)模型修正地球的偏心率引起的地心距误差;采用地球海拔高度数据源(USGS DEM)制作电子高程图,修正了地球表面海拔高度不同引起的地心距误差。推导出了地心距误差修正后的空间相机星下点成像的像移速度模型。修正后模型计算以及分析结果表明:WGS-84模型和电子高程图对地心距误差的修正消除像移速度相对误差最大分别为2.85%和1.76%。地心距误差的修正极大地减小了前向(沿TDI CCD积分方向的)匹配误差,提高了TDI CCD空间相机成像质量。

适用于单目视频的无标记三维人体运动跟踪

在无标记人体运动跟踪过程中,由于被跟踪目标缺乏明显的特征以及背景复杂而使得跟踪到的人体运动姿态与真实值偏差较大,不能进行长序列视频跟踪.针对这一现象,提出一种基于形变外观模板匹配进行单目视频的三维人体运动跟踪算法,其中所用的人体外观模型由三维人体骨骼模型及二维纸板模型组成.首先根据人体骨骼比例约束采用逆运动学计算出关节旋转欧拉角;然后利用正向运动学求得纸板模型中像素在三维空间中的坐标,将这些像素根据摄像机成像模型投影到二维图像中得到形变外观模板;最后采用直方图匹配得到人体运动跟踪结果.实验结果表明,该算法对于一些复杂的长序列人体运动能够得到较为理想的跟踪结果,可应用于人机交互和动画制作等领域.

视频识别中基于簇的在线运动分割算法研究

仿射相机模型下,运动分割问题转化为子空间分离问题,处理这类问题的算法大多是离线算法,当假设不满足时性能很不理想。针对上述问题,提出一种在线运动分割算法,通过动态标签传输和簇分割进行运动分割。首先,根据固定数量的帧进行初始化,接着,通过在线策略更新轨迹相似性,最后,利用动态标签传输技术在帧间传输信息,对簇进行评估和归一化切分成本估计,实现动态的簇分割。基于基准数据集的仿真实验结果表明,算法的运行结果与离线算法相当。

全局运动估计的阈值可变双迭代法

提出了一种全局运动区域检测与全局运动模型参数估计的阈值可变双迭代法.该方法包含两个迭代过程:1迭代最小二乘法进行参数的估计,迭代过程中用可变的百分比阈值去除局部运动点的干扰:2检测完整的全局运动区域并得到最后的模型参数.阈值可变双迭代法对不同视频的适应能力较强,得到的全局运动区域更完整,模型参数的估计更稳定.实验结果验证了该方法的可行性和优越性.

基于粒子滤波器的摄像机运动参数估计

针对利用运动矢量估计摄像机运动参数的问题,将运动矢量作为状态,以块的位置作为状态索引,根据区域的局部相关性自适应地确定状态转移方程,以块匹配的平均绝对误差作为状态估计的观测输出,从而建立状态空间模型。基于该模型利用粒子滤波器估计运动矢量,采用重采样技术来消除粒子退化的现象,最后按照运动矢量与摄像机参数的关系模型,借助最小二乘法确定最优的摄像机参数。实验表明,该算法以较少的搜索点可以估计得到具有时空一致性的运动矢量场,进而能估计出反映摄像机真实运动的摄像机运动参数。

像移对星载TDICCD相机成像品质的影响分析

像移是影响星载时间延迟积分电荷耦合器件(TDICCD)相机成像品质的重要因素。为研究像移对TDICCD像质的影响,首先分析了像移引起图像模糊和几何变形的机理,研究了像移降质的辐射和几何方面评价参量。依据TDICCD工作原理,建立了像移影响下TDICCD相机空变降质模型,并以此为基础,计算并分析了不同形式、不同方向上的像移影响下的像质下降情况。分析结果表明,不同方向、不同形式的像移引起的成像品质下降是不同的。文章中提出的空变降质模型可以为后续的仿真及像移降质图像的恢复等提供参考。

基于地形高程模型的飞行器位姿估计方法

针对无法依靠景象匹配手段进行导航定位和无法有效利用惯导姿态信息的情况,提出了一种基于地形高程模型的飞行器绝对姿态和位置的估计方法。该方法首先利用机载下视摄像系统获取实时立体图像对及利用传感器获得飞行速度信息,通过修改双像运动模型来重建飞行器下方的地形信息;然后利用三维重建结果的刚体约束给出一种匹配机载地形高程模型数据的方法,用于估计飞行器在世界坐标系中的绝对位姿。仿真结果表明:改进的双像运动模型具有更高的精度,更有利于在世界坐标系下进行位姿估计。

面向移动单摄像机的多目标跟踪算法

针对移动单摄像机采集的视频序列中的运动多目标,重点研究了基于目标间的相对运动信息和数据关联策略的在线多目标自动跟踪器。利用目标间相对运动模型实现目标轨迹的恢复,减少目标轨迹碎片。运用事件匹配算法改进当前帧的检测响应与过去轨迹的分配,并降低跟踪过程中的目标身份转换次数。实验结果表明:该改进算法较原算法能够对序列中目标跟踪定位得更加精确,减少了轨迹碎片和身份转换次数,在TUD-Campus序列上达到了与国际前沿多目标跟踪算法相当的效果。

改进SIFT匹配的动态背景下运动目标检测算法

无人机/车载运动目标检测与识别系统由于存在摄像机运动,使得场景中的背景与前景目标同时发生运动,增加了运动目标检测的难度。目前,动态背景下运动目标检测的主要方法是利用特征点的运动估计来补偿背景的运动。针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在耗时长、误匹配率大,使得背景运动估计不准确,进而影响运动目标检测效果。提出了一种改进的SIFT特征匹配算法——先剔除容易丢失的边缘特征点,再利用最近邻点与次近邻点的欧式距离比确定匹配点,并用RANSAC删除运动目标上和误匹配点对,进一步实现背景运动的准确估计,从而检测得到运动目标的准确位置。试验结果表明:改进的特征点匹配算法在匹配准确度和运算速度上均优于传统SIFT特征匹配算法的性能。最终,通过背景补偿,有效消除了相机运动引入的动态误差,提高了运动目标检测的实时性和精度。

空间望远镜次镜六自由度调整机构精密控制

为满足空间望远镜在轨主动光学控制需求,需要精密调整次镜相对于主镜的六自由度位姿,为此,针对6-PSS Stewart平台构型的次镜精密调整机构,设计完成了基于并联机器人关节空间方法的运动控制系统。以DSP和FPGA为核心处理器,编码器为反馈元件,集成电机三相桥为驱动元件,设计完成了次镜六自由度调整机构的运动控制电路。基于次镜调整机构的顶层逆运动学模型和底层连杆控制系统,设计完成了次镜六自由度调整机构的运动控制算法,该方法参数易于调整,利于工程实现,满足空间运动机构高可靠性调整需求。试验结果表明,该运动控制系统能够满足全行程内0.7μm(位移)和3"(角度)运动调整精度需求,能够满足空间望远镜主动光学调整任务。

振动收获过程中杏果实脱落的动态响应

为研究杏果实脱落不同阶段内的瞬时响应状态与运动状态,该文建立了杏果实-果枝双摆动力学模型,利用双机位高速摄像仪记录果实受迫振动并发生脱落全过程。理论分析与试验表明:杏果实-果枝双摆系统在振动过程中主要表现为果枝摆动、果枝扭转和果实倾摆3种运动状态,果实在空间运动的轨迹接近椭圆形。使用PCC 3.1高速视频控制分析软件获得杏果实在不同平面内相对静止原点的速度、脱落前瞬时速度和加速度数据。试验中不同平面内果实振动脱落速度变化分为3个阶段,通过MATLAB对不同平面内果实相对于静止原点的速度进行傅里叶拟合,得到整体及各阶段速度拟合曲线及相应函数,同时推导出具有完整周期的前2个阶段的速度函数周期与振幅间的关系。通过对比杏果实-果枝实际连接力,分析果实振动脱落特性,为优化杏振动收获机设计参数、提高果实采收率提供理论依据。

鲁棒的PTZ摄像机目标跟踪算法

提出基于可旋转、变焦(PTZ)摄像机的目标实时智能跟踪算法.通过检测图像序列的方差,根据噪声和运动干扰的历史数据,建立相应的空间分布模型,实现有选择性的﹑高灵敏度的运动检测和云台控制.根据噪声的分布情况调整判决阈值,为不同区域赋予不同的检测灵敏度,提高了系统的噪声容限.自适应地调整方差的序列长度,实现系统灵敏度的大范围调整,以适应噪声、光照的快速变化和不同数量级别的运动幅度.推导长序列方差的快速算法,给出系统实时工作的例子.实验结果表明,算法工作可靠,响应迅速.