空间站舱体水平旋转装备六点调平算法及同步控制方法

针对空间站舱体水平旋转装备负载30 t后在长度方向上易产生变形的问题,提出了六点调平算法及同步控制方法。在原有空间站舱体水平旋转装备的4个边角处各安装1条螺旋升降支腿的基础上,在2条长边的中心位置处各增加1条螺旋升降支腿,通过协同控制各螺旋升降支腿的高度,使得水平旋转装备上平面的水平度达到0.001°以内,以确保空间站舱体的质心稳定以及结构不发生变形。同时,利用理论仿真验证了六点调平算法及同步控制方法的可行性。经实验测试,所提出方法的调平效果良好,6条螺旋升降支腿的同步控制误差小于8 ms;调平后水平旋转装备上平面水平度的最大误差为0.000 8°,最大变形量为0.074 mm,可忽略不计,符合预期目标。结果表明,六点调平算法及同步控制方法的应用有效避免了空间站舱体水平旋转装备负载30 t后在长度方向上产生变形的问题,提高了水平旋转装备的水平度并延长了其使用寿命,同时确保了空间站舱体放置在水平旋转装备上后质心稳定,这可为后续的空间站总装过程提供技术保障。

叶片六点优化定位规划技术研究

叶片具有结构复杂、自由曲面多等特点。为解决叶片密集测量数据与其CAD模型的预配准定位问题,提出六点优化定位算法进行预配准。结合六点定位原理与预配准分析技术,在榫头基准面上建立原始坐标系,对六点的主次方向进行定位误差分析配准运算,减小每个测点的误差,使CAD模型与理论模型达到吻合状态,最后完成6个自由度的点分布,得到最终的叶片模型预配准控制点集。避免了ICP算法对大量点云数据处理的繁琐计算,实现了批量叶片在六点优化定位后的密集测点优化预配准,且定位精度均在0.02 mm左右。六点优化定位与典型六点定位进行配准结果对比分析表明,叶片六点优化定位算法预配准精度均在0.02 mm左右,满足叶片模型预配准精度要求。

影像匹配的一种新算法

随机抽样一致性算法RANSAC(Random Sample Consensus)是影像匹配领域中应用最广泛的鲁棒性算法之一。RANSAC算法能很好的解决误匹配问题,但是它的效率较低。本文提出一种新的影像匹配算法:算法在初始模型估计过程中,采用六点算法,降低算法迭代次数和抽样时间,提高了RANSAC算法的整体效率;并在数据检验过程中,定义一个误差加权函数,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,此算法提高了RANSAC算法的鲁棒性,计算速度高于RANSAC算法。

估计基础矩阵的六点综合算法

提出了一种基于2个非校正相机和八参数模型的基础矩阵(F阵)估计新算法——六点综合算法.首先用一个新约束求出F阵的2个参数,而这2个参数正好是一个对极点的仿射坐标.然后通过解线性方程组获得其余6个参数.最后,经过对一些真实图象的测试和实验表明本方法除了有明显的几何意义外,还有需要较少的匹配点对以及可获得高精度F降等优点.

控制点分布的均匀性对摄像机自标定精度的影响

摄像机标定是从二维图像获取三维信息必不可少的步骤,摄像机标定结果的好坏直接决定着三维重建结果以及其他计算机视觉应用的效果.主要利用摄像机自标定的六点算法讨论了控制点分布的均匀性对摄像机内外参数标定精度的影响.用典型随机数生成器生成了两组控制点均匀性不同的数据,同时设计了一组在空间中分布非常均匀的数据,仿真实验采用了这三组数据分别作为控制点的理论值.仿真实验结果表明,控制点在空间中分布的均匀性越好,则重建结果和摄像机自标定精度越高.对合理的安排控制点分布,获得较好的标定结果有一定的参考作用.