双目立体视觉分步标定及精度分析

在双目立体视觉中,为了解决传统标定时间长、自标定精度低的问题,使用一种分步标定方法并从Harris角度对影响精度的因素进行了分析.首先,利用Open CV通过张氏标定法计算出内部参数和畸变参数;其次,利用Matlab测算出了摄像机运动参数未知情况下的双目立体参数.结果表明:经计算得出总的图像残差均值为0.158 5像素,时间为200 s;标定结果比自标定方法精度高,同时比传统标定方法时间短.实验结果不仅达到了预期目的,而且从Harris角度分析发现,光照、标定靶的旋转程度对精度影响很大,同时摄像机的分辨率越高,对图片的拍摄条件要求越高.该方法为机器视觉中的三维测量和重建等工作奠定了良好的基础.

大视场远距离视觉测量系统的分步标定

为了克服工程大视场标定精度不高、标靶加工难度大以及现场操作繁琐的问题,本文基于工业近景摄影测量基本原理提出一种大视场多相机内、外参数的分步标定方法。首先,根据相机透视投影模型,在近距离采用小幅面标靶和角锥体法完成相机前截面内参数的解算;然后,在远距离被测空间内布置若干编码标志点,利用多片后方交会原理计算得到相机外参数;最后,对相机内、外参数进行整体光束平差优化,实现精确标定。为验证该方法的可行性和精度,进行了大视场视觉测量实验,测量结果表明本文标定方法的重投影误差小于0.08像素;外场试验实测10 m直升机旋翼总距角的相对误差小于0.1°。该方法可实现相机内参数标定实验室进行、外参数标定外场完成的操作分离。

视觉辅助下的激光振镜模型参数分步标定

激光振镜内部结构较为复杂,如何对其进行高效、准确的标定一直都是基于激光振镜相关应用的核心问题。提出了一种基于模型参数分步式求解的激光振镜扫描系统标定算法。根据振镜扫描系统物理模型各参数对出射光光路产生的影响将其划分为影响出射光方向的参数和影响出射光位置的参数两类,并分别给出了求解方向参数与位置参数的优化模型。此外,分析了入射光方向偏差对现有反射镜偏转角度估计算法造成的影响,提出了相应的估计算法。以建立的系统模型为基础进行了模拟标定实验,模拟实验结果表明该算法具有良好的稳定性。利用标定好的实际振镜扫描系统完成了平面靶圆中心与空间闭合三维曲线的投影定位实验;靶圆中心的定位投影误差在0.5 mm左右,实际激光曲线与目标空间曲线在像平面内的位置偏差的均方根误差为0.42 pixel。

基于Huang-Faugeras约束的相机分步自标定方法

提出一种运动变焦相机分步自标定的方法 .因相机在运动过程中其纵横比、主点固定不变 ,可以事先标定 ;在假设像素无扭曲的情况下基于Huang Faugeras约束线性求解焦距 ,只需输入基础矩阵 ,不必预先进行任何类型的投影阵分解或投影束校正 .线性求解焦距避免了非线性法的不稳定性 ,实际数值实验表明文中方法简单实用 .

基于Kruppa方程的相机分步自标定方法

提出一种运动变焦相机分步自标定的方法,即事先标定相机的纵横比和主点,在假设像素为矩形及主点为图像中心的情况下,基于Kruppa方程线性求解焦距.算法中只需输入基础矩阵,不必预先进行任何类型的投影阵分解或投影束校正.线性求解焦距避免了非线性法的不稳定性.实际数值实验表明该方法简单实用.

一种解耦式主动脚轮全向移动机器人的标定方法

由于机器人的加工制造和装配等因素引起的几何参数误差影响了运动学模型的准确性,因此会同时降低运动控制和里程计精度.为提升全向移动机器人的运动精度,提出了一种针对基于解耦式主动脚轮的全向移动机器人的分步标定方法,该方法通过限制关节空间运动输入来简化运动学矩阵,并利用最小二乘法获得运动学参数的实际值,从而提升运动学模型的精度.搭建了基于解耦式主动脚轮的全向移动机器人实验平台,并通过仿真和实验对标定算法进行验证,实验结果显示在平面内三个自由度上速度控制精度和里程计精度均得到了显著提升,证明了标定算法的有效性.

测量质量浓度的光学粒子计数器的标定方法

为了实现光学粒子计数器系统实时精确地测量悬浮颗粒物的质量浓度,对该系统的标定方法进行了研究。首先采用高斯牛顿法进行非线性回归确定标定参数,但实验结果表明标定参数的稳定性较差。其次,通过对稳定性问题的详细分析,发现标定参数与颗粒物质量浓度的范围等因素有关,进而提出了分步标定法。最后,采用分步标定法对粒子计数器系统进行标定,并将其用于实际测量,测量的质量浓度值与实际值吻合较好,证实了分步标定法的有效性。

车载三维激光雷达外参数的分步自动标定算法

三维激光雷达外参数标定是智能车通过激光雷达感知环境的基础,针对常见标定方法实施繁琐、精度低,以及依赖其他传感器的问题,提出了一种分步自动标定算法。第1步对地面点云进行拟合得到地面方程,构造水平度函数,通过粒子群优化(PSO)算法优化水平度函数完成对激光雷达俯仰角、横滚角和纵向位移的标定;第2步标定以第1步标定的完成为基础,在车辆沿直线行驶过程中采集多帧含有同一标定杆的激光点云,通过聚类得到标定杆聚类中心,然后在二维平面内对多帧同一标定杆的聚类中心进行直线拟合,根据直线斜率计算航向角。结果表明,所提算法的精度可达10^(-5)数量级,耗时0.5s,极大地提高了标定精度和效率,能满足实际工程的使用需求。上述两步自动标定算法由程序自动完成,并且不依赖于其他传感器即可得到高精度的标定结果。