面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配

特征匹配是从图像恢复三维模型的关键步骤之一.为有效地提高三维重建的质量,提出一种面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配算法.首先在基于网格的运动统计算法基础上,通过增加阈值β,提出一种增强运动一致性概念,增强真假匹配点的判断条件,避免高相似特征点的误匹配,提高了初始匹配点的正确率;然后结合RANSAC算法进行特征点匹配优化,过滤掉异常值,进一步提高特征点匹配的准确性;最后将引导匹配和运动一致性相结合,提出一种引导扩散概念,减少了集中分布在图像局部的可能性,进而提高特征点匹配数量和三维模型的稳定性.在公开的三维重建数据集的618对图像上的实验结果表明,该算法在特征匹配和三维重建上能够实现更好的性能;在小于1°误差阈值的位姿估计成功率上,该算法比基于SIFT的比率测试算法和GMS算法分别平均提高了22.58%和12.90%,尤其在重复纹理图像对上分别提高了46.15%和30.77%.

人工势场引导信息素扩散的机器人导航规划

为了保证机器人自动导航过程中沿着最优路径前进,提出了基于势场引导信息素扩散的导航规划方法。建立了工作环境的栅格模型;在分析传统蚁群算法缺陷基础上,提出使用人工势场引导信息素扩散,制定了栅格环境下信息素扩散方向查询表,建立了信息素扩散量的圆锥模型;在人工势场引导下,信息素扩散到隐含最优路径附近区域,将蚂蚁搜索范围限制在一个隐含最优路径的局部区域内,减小了蚁群搜索空间。经仿真验证,与传统蚁群算法相比,人工势场引导算法的信息素能够快速聚集在最优路径上;与另一改进蚁群算法相比,势场引导算法规划出导航路径的迭代次数减少了一半,消耗时间降低了约一个数量级,保证了导航规划的快速性和实时性。

移动机械臂牵引卷装纱线的动态建模与控制

随着纺织工业的智能化转型需求,应用于纺织产业的工业机器人技术不断发展。针对在复杂的纺织加工环境下,机器人对柔性纱线直接操纵存在的纱线形态感知困难与空间局限性,以移动机械臂对织造领域整经纱架上卷装线头的牵引操纵为例,提出一种集成机器人避障运动规划策略的卷装纱线牵引操纵控制框架。构建了卷装纱线系统的动力学模型,解析了机器人与纱线间的运动耦合关系和机器人牵引纱线的运动控制方程,提出了基于纱线轴向应变约束的改进自适应引导快速扩散随机树算法,保障机器人避障运动的同时防止纱线被过度拉伸。通过数值仿真验证了该控制框架的有效性,实现了机械臂对卷装纱线从起点到目标点的无碰撞柔顺牵引操纵。

结合EFD与NCut的彩色图像分割方法

为了克服边缘流引导的各向异性扩散(EFD)方法过分割和归一化分割(NCut)方法计算复杂度高的缺点,提出结合EFD和NCut的彩色图像分割方法.首先利用EFD对图像进行预分割,然后将分割区域作为节点构建带权无向图G,用NCut对图进行全局最优化分类,并进行相应后处理,得到最终结果.由于图G是基于过分割区域而非像素点的,所以算法效率得到较大提高.另外,EFD方法可有效利用图像的局部信息,NCut方法则考虑到图像的全局特征,因此文中方法综合两者的优点.实验结果表明,文中方法能够取得较好的分割效果.