基于点线的视觉惯性导航系统初始化方法

视觉惯性导航系统在初始化阶段解算出系统初始位姿、惯性测量单元(IMU)零偏以及单目尺度因子,能极大程度上保证系统收敛。为解决视觉惯性导航系统在点特征缺失环境下初始化效果差甚至失败的问题,提出了一种基于点线的视觉惯性导航系统初始化方法。首先,通过几何方法在滑动窗口内构造了一个基于点线的结构,该结构相比于点结构具有更丰富的先验信息;其次,使用从运动中恢复结构(Sf M)的方法,恢复点线结构的运动状态;最后,以松组合的形式对齐结构的运动状态以及IMU预积分结果,求解出IMU零偏、重力加速度、速度和尺度因子等初始量。实验结果表明:在点特征缺失的公共数据集上,相较于基于点特征的初始化方法,所提方法的均方根定位误差减少6%,初始误差显著降低,同时具有更好的建图结果。

针对视觉/惯导系统的异常数据检测算法研究

视觉/惯导航系统(VINS)中传感器异常数据的故障检测(FD)方法对提高系统的定位性能和可靠性至关重要。然而,基于视觉/惯导航系统的异常数据检测与排除方法的研究相对较少。提出一种基于传感器测量残差的异常数据检测算法(VINS-ORFD),通过对相机和IMU异常数据进行主动检测并过滤,提升系统可靠性。基于TUM数据集的测试结果表明,该算法不仅可以实现视觉和IMU传感器异常数据快速检测,还能提升至少22.66%的定位精度(RMSE)。

基于模糊逻辑的铁路货车标识喷涂机器人视觉导航研究

以避免铁路货车标识喷涂过程中工作人员与车辆近距离接触为目的,设计基于模糊逻辑的铁路货车标识喷涂机器人视觉导航系统。该系统使用喷涂机器人喷漆装置上的数码相机拍摄喷涂位置边界图像,经由工业交换机连接无线传感网络,将喷涂位置边界图像传输至单片机内。用户通过人机交互层连接单片机,并调用逻辑运算层内图像预处理模块,对喷涂位置边界图像进行图像分割、自适应中值滤波处理后,得到最终喷涂位置边界线图像,依据该图像使用基于模糊逻辑控制的喷涂边界线跟踪方法,跟踪喷涂边界线位置实现喷涂机器人喷涂视觉导航。实验结果表明系统具备良好的图像预处理能力和喷涂机器人视觉导航能力,应用性极佳。

视觉惯性导航系统初始化方法综述

视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。

农用轮式移动机器人视觉导航系统

从整体组成、农田环境中跟踪路径识别、机器人相对于跟踪路径位姿计算、系统实时性和鲁棒性改善、横向控制等几个方面对农用轮式移动机器人视觉导航系统进行了比较全面的研究。基于通用小型四轮拖拉机研制了农用轮式机器人实验原型样机 ,用人工绿篱模拟农作物行开展了初步实验 ,结果显示 ,原型样机在纵向速度为 0 .2 7m/ s和 0 .94 m/

一种结构化道路环境中的视觉导航系统

根据结构化道路环境的特点提出了一种将边沿检测和道路环境知识相结合的机器视觉算法,并结合基于行为响应的路径规划方法和智能预瞄控制方法,实现了一套基本的机器人视觉导航系统.在自主机器人实验平台ATRV-2上的实验结果表明,该视觉导航系统能够实时理解结构化道路环境,并且能够控制机器人沿着合理路径行驶.

公路智能车辆视觉辅助导航系统的研究

自主驾驶与辅助导航是目前智能计算机领域研究的一个热点。文章研究了一个简单、易行的公路智能车辆视觉系统,这个视觉系统的输入视频图像是由安装在行驶于高速公路上车辆前方的摄像机所采集的路面状况的长序列图像。算法的核心是解决基于卡尔曼滤波的车道线和运动目标的检测与跟踪问题。

基于视觉导航的机器人辅助神经外科手术系统的设计与精度分析

本文中利用MicronTracker双目视觉导航仪,开发出一种新型的视觉导航系统。将此系统应用在被动机器人辅助神经外科手术系统中,实现了对手术针位置和患者头部位置的实时跟踪。使得手术操作更加方便,这将大幅度提高手术效率,也为整个手术系统的推广普及提供了可能性。此外设计了一种新的手术注册方式,并用实验得到了验证,精度可靠安全。

视觉导航系统摄像机外参数在线标定算法

提出一种简捷实用的摄像机外参数在线标定算法.该算法仅需借助一组平行的道路标识线和一组与地面垂直的平行线即可确定摄像机外参数.在已知摄像机高度的条件下,根据本标定算法即可从图像中得到目标物在现实世界坐标中的位置.实验结果证明,该方法简单方便,且无需特殊的标定设备,具有较高的应用价值.

基于视觉导航系统的标志识别方法

探讨了基于视觉导航系统的标志识别方法 .采用基于特征分类的方法对标志进行识别 ,适用于变化的环境 ,能有效排除由于光源所引起的各种干扰 ,处理速度快 ,满足自引导车实时跟踪和导航的需要 .

GPS视觉导航系统中多级实时匹配算法研究

为了解决GPS导航中存在的精度低、不稳定和移动通信定位代价高的问题,引入了图像的外极限约束和多级实时匹配算法。该算法根据特征点对图像进行分级处理,首先匹配特征比较明显的点,再利用已匹配点的数据通过外极限约束确定后面几级像素点的视差范围,使得算法能够覆盖绝大部分点的真实视差,对于少部分落在搜索范围之外点的匹配,主要靠中值滤波去除。实验表明,多级实时匹配算法定位精确性和匹配速度优于传统的区域匹配算法。

变电站智能巡检机器人视觉导航系统设计

在电网领域中变电站属于重要的枢纽,定期对其进行巡视处理,有助于确保变电站相关电气设备的合理运行与正常使用,近几年,我国在电力技术发展的过程中,变电站巡检技术已经从传统的人工巡检转变成为机器人的巡检形式,在此过程中,应根据机器人巡检工作特点、需求等合理进行视觉导航系统的设计,通过正确的方式方法提升变电站的巡检工作效果,满足当前的时代发展需求,为后续工作的正确落实提供帮助。

导航系统视觉快速跟踪方法

提出了一种图象搜索的方法 ,适用于变化的环境 ,通过灰度值偏移校正二维阈值化和噪声滤波的方法能有效排除由于光源所引起的各种干扰 .本方法处理速度快 。

车辆视觉导航系统中的实时道路检测

提出了一种新的道路检测算法。该算法中首先采用基于线段的区域增长法将采集到的实际道路边缘图像分割成道路区域和非道路区域,使下一步搜索道路标志的区域限定在道路区域;然后恢复道路标志并根据其特征定位道路标志线;最后采用数据拟合的方法找出道路轨迹线。在复杂路况下可以准确、快速估算出车道的延伸方向,实现车辆的防偏预报。

视觉导航系统中图像采集及处理技术综述

主要介绍了视觉导航系统中图像采集及处理系统的基本组成和研究的意义,分析了视觉导航技术在各个行业的应用情况,根据国内外的发展现状,对视觉导航系统中的目标检测与跟踪以及部分先进图像处理技术作详细介绍,指出了视觉导航技术的有关难点和未来的发展趋势。

智能车视觉导航系统

本文介绍一个移动机器人的视觉导航系统,该系统采用黑白图象进行特定环境的道路边缘检测.其道路边缘检测方法具有一定的抗干扰能力.在该系统的引导下,我们自行研制的自主移动车可用每小时1公里的速度在校园内的道路上自动行驶.

基于透视图像的股骨颈手术导航系统研究

针对股骨颈复位微创手术复位精度低,手术失败率高的问题,在研究C臂透视成像的基础上,基于MicronTracker双目视觉传感器研制了一种新型视觉导航系统。建立了系统数学模型,在Matlab中对模型进行了仿真,采用蒙特卡罗法对误差来源进行了分析,根据系统误差分析结果提出了误差控制策略。针对股骨生理解剖结构提出了股骨颈空心钉手术规划方法,同时系统给出了手术环境的视频信息,实时监控双目视觉传感器跟踪状况。通过相关的临床实验,验证了该手术导航系统的可行性。

一种微型无人机单目视觉SVO/INS组合导航方法

针对未知环境中微型无人机自主导航问题,提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端,首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计,实现了SVO在摄像头前视场景中的应用。之后,设计了误差状态卡尔曼滤波器,基于惯性测量单元的测量值进行状态预测,采用SVO的估计结果作为观测值进行状态更新。使用EuRoc数据集对所提算法进行验证,结果表明所提算法可实现对无人机的位置、姿态和速度以及未知尺度、惯性测量单元零偏、重力方向的估计。导航时间3min位置估计误差为0.15m,俯仰和横滚角估计误差小于0.5°,航向角估计误差小于1.2°。所提方法具有计算量小、实时性好的优点,适用于机载计算资源有限的微型无人机导航。

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案.该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成.惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构.实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.

一种用于物流的多无人机组合搬运系统

庞大的物流任务量给传统的物流配送方式带来挑战,发展自动化、智能化的现代物流配送体系,成为目前物流运输产业迫切需要解决的问题。将无人机应用于物流领域是解决如今物流压力的一条出路,通过设计可实现空中组合分离的无人机,并以此为基础设计一种用于物流的多无人机组合搬运系统,可以改善传统无人机于物流领域应用之缺陷,使无人机的运输能力和物流灵活性显著提高。